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题名/责任者:

基于网络特征学习的个性化推荐系统/王鸿伟著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-70060-9/CNY49.00

载体形态项:

xxxiii, 256页, [3] 页图版:图 (部分彩图);21cm

并列正题名:

Network representation learning based recommender systems

丛编项:

CCF优秀博士学位论文丛书

个人责任者:

王鸿伟 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果

责任者附注:

王鸿伟, 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士后。

书目附注:

有书目 (第229-249页)

提要文摘附注:

本书主要介绍如何学习网络中的节点表征, 并将其应用到推荐系统中, 重点研究了推荐系统中的三种各具代表性的网络: 用户-产品交互的二分图, 用户端的社交网络, 产品端的知识图谱。本书系统性地研究了三种网络的建模, 提出了针对不同种类的网络在多个层面将网络信息和推荐系统进行结合的解决方案。这些解决方案获得了学术圈的广泛关注, 有些方案已经在实际的工业场景中落地, 具有很强的学术和产业价值。本书能够对推荐系统领域起到一些引领作用, 并对图机器学习领域的研究人员提供更多应用方向的启发。

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