互联网 类型
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170千字 字数
2012-06-01 发行日期
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主编推荐语

如何把用户感兴趣的信息精准推荐给用户，这本书讲解推荐系统的实战方法。

内容简介

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。

推荐系统是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

目录

  • 版权信息
  • 序一
  • 序二
  • 序三
  • 前言
  • 第1章 好的推荐系统
  • 1.1 什么是推荐系统
  • 1.2 个性化推荐系统的应用
  • 1.3 推荐系统评测
  • 第2章 利用用户行为数据
  • 2.1 用户行为数据简介
  • 2.2 用户行为分析
  • 2.3 实验设计和算法评测
  • 2.4 基于邻域的算法
  • 2.5 隐语义模型
  • 2.6 基于图的模型
  • 第3章 推荐系统冷启动问题
  • 3.1 冷启动问题简介
  • 3.2 利用用户注册信息
  • 3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣
  • 3.4 利用物品的内容信息
  • 3.5 发挥专家的作用
  • 第4章 利用用户标签数据
  • 4.1 UGC 标签系统的代表应用
  • 4.2 标签系统中的推荐问题
  • 4.3 基于标签的推荐系统
  • 4.4 给用户推荐标签
  • 4.5 扩展阅读
  • 第5章 利用上下文信息
  • 5.1 时间上下文信息
  • 5.2 地点上下文信息
  • 5.3 扩展阅读
  • 第6章 利用社交网络数据
  • 6.1 获取社交网络数据的途径
  • 6.2 社交网络数据简介
  • 6.3 基于社交网络的推荐
  • 6.4 给用户推荐好友
  • 6.5 扩展阅读
  • 第7章 推荐系统实例
  • 7.1 外围架构
  • 7.2 推荐系统架构
  • 7.3 推荐引擎的架构
  • 7.4 扩展阅读
  • 第8章 评分预测问题
  • 8.1 离线实验方法
  • 8.2 评分预测算法
  • 后记
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出版方

人民邮电出版社·图灵出品

图灵社区成立于2005年6月，由人民邮电出版社投资控股，以策划出版高质量的科技书籍为核心业务，主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等，通过引进国际高水平的教材、专著，以及发掘国内优秀原创作品等途径，为目标读者提供一流的内容。