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题名:
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推荐系统算法实践 / 黄美灵著 , |
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ISBN:
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978-7-121-37040-3 价格： CNY89.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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XIII, 342页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2019.09 |
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内容提要:
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本书主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法, 以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。书中本着循序渐进的原则进行讲解。首先, 介绍推荐系统中推荐算法的数学基础, 推荐算法的平台、工具基础, 以及具体的推荐系统。其次, 对推荐系统中的召回算法进行讲解, 主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec召回, 并且介绍其在Spark、TensorFlow 主流工具中的实现与应用。再次, 讲解推荐系统中的排序算法, 包括线性模型、树模型和深度学习模型, 分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理, 以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。最后, 介绍推荐算法的4个实践案例, 帮助读者进行工程实践和应用, 并且介绍如何在Notebook上进行代码开发和算法调试, 以帮助读者提升工作效率。 |
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主题词:
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计算机算法 |
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中图分类法:
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TP301.6 版次： 5 |
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主要责任者:
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黄美灵 著 |
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责任者附注:
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黄美灵, 现任一线互联网公司的高级工程师, 拥有多年大型互联网公司推荐系统和机器学习实战经验。 |
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索书号:
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3 |