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86千字 字数
2024-07-01 发行日期
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主编推荐语

机器学习、个性化推荐算法应用讲解。

内容简介

个性化推荐作为一种重要的信息过滤技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。

为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属性和项目评分的协同过滤算法，并介绍了一个个性化图书推荐原型系统的构建方案。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 概述
  • 1.1 研究背景与意义
  • 1.2 问题与挑战
  • 1.3 本书的组织架构
  • 第2章 机器学习的相关理论
  • 2.1 机器学习
  • 2.2 推荐系统
  • 2.3 用户画像
  • 2.4 人工神经网络
  • 2.5 小结
  • 第3章 个性化推荐算法的相关理论
  • 3.1 个性化推荐系统的应用
  • 3.2 推荐算法的分类
  • 3.3 推荐系统评价
  • 3.4 推荐系统存在的问题
  • 3.5 小结
  • 第4章 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法
  • 4.1 概述
  • 4.2 理论基础
  • 4.3 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法详解
  • 4.4 实验结果分析
  • 4.5 小结
  • 第5章 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法
  • 5.1 概述
  • 5.2 理论基础
  • 5.3 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法详解
  • 5.4 实验结题与分析
  • 5.5 小结
  • 第6章 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法
  • 6.1 概述
  • 6.2 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法详解
  • 6.3 实验与结果分析
  • 6.4 小结
  • 第7章 个性化图书推荐原型系统
  • 7.1 概述
  • 7.2 系统设计
  • 7.3 系统实现及关键技术
  • 7.4 系统使用说明
  • 7.5 小结
  • 第8章 总结与展望
  • 8.1 研究总结
  • 8.2 研究展望
  • 参考文献
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。