japanesemature亲,99国产强伦姧在线看rape

內容簡介

　　本書在介紹推薦系統(tǒng)技術原理的基礎上，主要講解了推薦系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷程、理論和數(shù)學基礎，以及常用推薦系統(tǒng)技術、典型算法和評測指標等，還結合多種應用場景重點介紹了已經得到有效應用的推薦系統(tǒng)分析預測模型和系統(tǒng)研發(fā)實現(xiàn)方法，有助于讀者提升相關領域推薦系統(tǒng)應用的實踐能力。本書可作為計算機科學與技術、軟件工程、數(shù)據科學、大數(shù)據技術、人工智能等專業(yè)的高年級本科生和研究生的相關課程教材，也可供從事推薦系統(tǒng)、數(shù)據挖掘、信息處理等研發(fā)工作的相關人員閱讀參考。

作者簡介

暫缺《推薦系統(tǒng)技術與開發(fā)應用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章認識推薦系統(tǒng)
1.1 推薦系統(tǒng)是什么
1.2 推薦系統(tǒng)發(fā)展歷程
1.3 推薦系統(tǒng)的應用及意義
1.4 推薦系統(tǒng)如何評價
1.5 推薦系統(tǒng)典型應用場景
第2章推薦系統(tǒng)原理基礎
2.1 推薦系統(tǒng)的理論基礎
2.2 推薦系統(tǒng)的數(shù)學基礎
第3章推薦系統(tǒng)技術方法
3.1 基于領域推薦
3.2 基于內容推薦
3.3 協(xié)同過濾推薦
3.4 基于關聯(lián)規(guī)則推薦
3.5 基于知識推薦
3.6 組合推薦
3.7 基于效用推薦
第4章推薦系統(tǒng)典型算法
4.1 協(xié)同過濾算法
4.2 矩陣分解算法
4.3 基于關聯(lián)規(guī)則的推薦算法
第5章推薦系統(tǒng)評測
5.1 基本評測方法
5.2 評測指標
5.3 評測維度
5.4 評測數(shù)據集
第6章推薦系統(tǒng)應用開發(fā)
6.1 多維度的商品推薦系統(tǒng)
6.2 基于舒適度模型的智慧旅游推薦系統(tǒng)
第7章推薦系統(tǒng)算法模型設計
7.1 基于用戶偏好分析和預測的推薦算法模型
7.2 基于多層關聯(lián)規(guī)則的個性化推薦算法模型
7.3 基于上下文和關聯(lián)規(guī)則的多維度推薦算法模型
參考文獻