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题名:
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统计推荐系统 / (美) 迪帕克·K. 阿加瓦尔, 陈必衷著 , 戴薇, 潘微科, 明仲译 |
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ISBN:
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978-7-111-63573-4 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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220页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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全书分为三部分：第一部分介绍推荐系统的组成、经典推荐方法及评估方法，并引出了探索与利用问题；第二部分围绕点击通过率（CTR）预估这一重要问题，重点介绍快速在线双线性因子模型和面向回归的隐因子模型，为热门推荐和个性化推荐提供解决方案；第三部分讨论进阶主题，涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方法。 |
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主题词:
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统计程序 |
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中图分类法:
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TP319 版次： 5 |
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主要责任者:
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阿加瓦尔 著 |
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主要责任者:
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陈必衷 著 |
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次要责任者:
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戴薇 译 |
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次要责任者:
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潘微科 译 |
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次要责任者:
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明仲 译 |
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责任者附注:
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迪帕克·K. 阿加瓦尔(Deepak K. Agarwal)，LinkedIn公司副总裁，领导人工智能/机器学习团队的研发工作。之前曾任Yahoo!研究院研究主管和首席研究员，以及AT&T公司研究员。 |
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责任者附注:
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陈必衷(Bee-Chung Chen)，LinkedIn公司首席主任工程师、应用研究员，曾任Yahoo!研究院研究员。作为核心开发者，他为LinkedIn和Yahoo!设计了前沿的推荐算法，此外，他还关注数据挖掘、机器学习和大数据分析技术。 |
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责任者附注:
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戴薇，深圳大学计算机与软件学院研究生，主要研究方向为迁移学习、推荐系统和机器学习。 |
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责任者附注:
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潘微科，深圳大学计算机与软件学院副教授，主要研究方向为迁移学习和推荐系统。 |
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责任者附注:
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明仲，深圳大学计算机与软件学院院长、教授，大数据系统计算技术国家工程实验室执行主任，主要研究方向为人工智能、软件工程和推荐系统。 |
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索书号:
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3 |