机读格式显示(MARC)

• 000 01462nam 2200265 450

• 001 0000879750

• 010 __ |a 978-7-302-60628-4 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20221022d2022 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 动手学推荐系统 |A dong shou xue tui jian xi tong |e 基于PyTorch的算法实现 |e 微课视频版 |f 於方仁编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022.11

• 215 __ |a x, 282页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 计算机技术开发与应用丛书 |A ji suan ji ji shu kai fa yu ying yong cong shu

• 314 __ |a 於方仁, 推荐算法、图神经网络、知识图谱等领域专家。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅入深, 先基础后进阶, 先理论后实践, 先主流后推导。第1章较为简单, 仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程, 这部分是本书的核心, 每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解, 深度学习的框架将采用PyTorch。第6章介绍的是商业及推荐系统的组成结构, 第7章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方式。第8章则介绍整个推荐工程的生命周期。第6-8章可随时抽取出来提前看。本书配套示例代码及微课视频, 帮助读者快速入门推荐算法及系统。

• 333 __ |a 本书可作为高等院校、科研机构或从事推荐系统工作的工程师的参考书籍, 也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍

• 410 _0 |1 2001 |a 计算机技术开发与应用丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |9 ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 於方仁 |9 yu fang ren |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 三新书业 |c 20221023