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- 010 __ |a 978-7-302-65740-8 |d CNY99.00
- 100 __ |a 20240516d2024 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a Python推荐系统实战 |9 Python tui jian xi tong shi zhan |b 专著 |e 基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统 |f (印)阿克谢·库尔卡尼(Akshay Kulkarni)[等]著 |g 欧拉译
- 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2024.05
- 304 __ |a 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)
- 312 __ |a 版权页英文题名:Applied recommender systems with Python: build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques
- 330 __ |a 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。
- 333 __ |a 本书适用于零基础的数据科学工作者
- 510 1_ |a Applied recommender systems with Python |e build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques |z eng
- 701 _0 |c (印) |a 库尔卡尼 |9 ku er ka ni |c (Kulkarni, Akshay) |4 著
- 702 _0 |a 欧拉 |9 ou la |4 译
- 801 _0 |a CN |b 浙江新华馆藏公司 |c 20240516
- 909 __ |b Python推荐系统实战 |c 1
- 961 __ |a 6301390 |c 2024.05.16
- 998 __ |c 印 |e 著 |g 北京 |h 1