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推荐系统与深度学习 学习新时代 技术新未来 评分:

220页,带标签,高清版pdf. 本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战,尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题,给出解决这些问题的思考方向和解决思路,从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤,到基于上下文信息的情景感知模型,一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时,本书介绍了领先的开源推荐算法库LibRec,能够更好地帮助读者了解推荐算法的实现原理和评估过程,快速试用和比较不同算法的推荐性能,也可方便读者基于LibRec框架便捷地实现自己的研究算法。本书适合推荐系统领域的研究人员和工程实现人员参考使用。
2019-03-21 上传大小:159.62MB
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评论 共3条

huahuazhu 电子书不错,看着字听清晰的,内容还没看
2019-06-21
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qq_26606969 扫描版的,但确实实有书签的,不错
2019-04-16
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weixin_41272406 额没下成功再来一遍还得评论
2019-04-12
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推荐系统深度学习-2019.pdf

本书的内容设置由浅入深,从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者,还是有一定经验的从业人员,相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍,本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术,包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用,并给出了相关的实践代码;除了在算法层面讲解推荐系统的实现,还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.

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