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[推荐系统实践]项亮
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3.5　发挥专家的作用

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2022-10-21 15:45:38
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  • 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
  • 目录
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