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商品簡介

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本書梳理了推薦系統的知識體系及其現實挑戰,尤其是數據稀疏和冷啟動兩個重要問題,給出解決這些問題的思考方向和解決思路,從基礎的基於用戶與物品反饋的協同過濾,到基於上下文信息的情景感知模型,一步步深入剖析推薦系統模型的設計理念、建模方法和實驗評估等。同時,本書介紹了領先的開源推薦算法庫LibRec,能夠更好地幫助讀者瞭解推薦算法的實現原理和評估過程,快速試用和比較不同算法的推薦性能,也可方便讀者基於LibRec框架便捷地實現自己的研究算法。本書適合推薦系統領域的研究人員和工程實現人員參考使用。

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