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题名/责任者:

Python推荐系统实战:基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统/(印)阿克谢·库尔卡尼(Akshay Kulkarni)[等]著 欧拉译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024.05

ISBN及定价:

978-7-302-65740-8/CNY99.00

载体形态项:

198页;23cm

并列正题名:

Applied recommender systems with Python:build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques

个人责任者:

(印) 库尔卡尼 (Kulkarni, Akshay) 著

个人次要责任者:

欧拉 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

一般附注:

Apress

题名责任附注:

著者还有：(印)阿达沙·希瓦南达(Adarsha Shivananda)、(印)安努什·库尔卡尼(Anoosh Kulkarni)、(印)V. 阿迪西亚·克里希南(V. Adithya Krishnan)

出版发行附注:

限中国大陆发行

相关题名附注:

版权页英文题名：Applied recommender systems with Python: build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques

提要文摘附注:

本书分为4部分，包含11章。首先介绍推荐系统的基本方法，接着探讨当前流行的一些方法，具体包括协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统；接下来讨论如何运用当前的机器学习算法来实现推荐系统；最后讨论推荐系统的相关趋势和新兴技术。

使用对象附注:

本书适用于零基础的数据科学工作者

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