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题名/责任者:

统计推荐系统/(美)迪帕克·K.阿加瓦尔等著 戴薇，潘微科，明仲译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019.09

ISBN及定价:

978-7-111-63573-4/CNY89.00

载体形态项:

220页;24cm

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

(美) 阿加瓦尔 著

个人次要责任者:

戴薇 译

个人次要责任者:

潘微科 译

个人次要责任者:

明仲 译

学科主题:

统计程序

中图法分类号:

TP319

提要文摘附注:

本书由LinkedIn公司的技术专家撰写，着眼于推荐系统的核心——统计方法，不仅讲解理论知识，而且分享了作者在LinkedIn和Yahoo！的实践经验。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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