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推荐系统进展：方法与技术
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84.70
9787030585967

图书标签: 推荐算法大牛神作  算法  机器学习  数学  推荐系统  推荐算法   

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发表于2024-12-27

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

给力

评分☆☆☆☆☆

学术大牛的书，从librec追过来的，书写得非常好，很有条理，像博士论文又更清晰。内容都挺重要的没有废话。救我一命。

评分☆☆☆☆☆

国内推荐系统的书不多，但行业绝对很大规模，几乎是大数据+机器学习的主要应用场景，难得这里有本介于学术和实践之间的相关综述，其实不止综述，有作者自己的技术还有一个LibRec的模块推介，基本上说完原理直接用的节奏。还有感觉内容非常充实，本书虽然综述很全，但还有侧重点，主要是社会化、信任和情景推荐，研究方向关联度很高，不足是缺少最近流行的深度学习技术，补充完就差不多了，另外还推荐一本《机器学习：因子分解机模型与推荐系统》补充深入学习FM这个主流推荐模型，营养满满

评分☆☆☆☆☆

给力

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学术大牛的书，从librec追过来的，书写得非常好，很有条理，像博士论文又更清晰。内容都挺重要的没有废话。救我一命。

读后感

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