推荐系统算法实践

推荐系统算法实践

作者
黄美灵
语言
简体中文
出版社
电子工业出版社 版次：第1版
出版日期
2019年9月1日
品牌
电子工业出版社
纸书页数
446页
电子书格式
epub,pdf,mobi,azw3,txt,fb2,djvu
文件大小
43223 KB
下载次数
7542
更新日期
2023-04-24
运行环境
PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/iBooks/Kindle/Android/安卓/平板
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内容简介

本书主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法，以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。 书中本着循序渐进的原则进行讲解。首先，介绍推荐系统中推荐算法的数学基础，推荐算法的平台、工具基础，以及具体的推荐系统。其次，对推荐系统中的召回算法进行讲解，主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec 召回，并且介绍其在Spark、TensorFlow 主流工具中的实现与应用。再次，讲解推荐系统中的排序算法，包括线性模型、树模型和深度学习模型，分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide & Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow 主流工具中的实现与应用。最后，介绍推荐算法的4 个实践案例，帮助读者进行工程实践和应用，并且介绍如何在Notebook 上进行代码开发和算法调试，以帮助读者提升工作效率。

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