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图书信息
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统计推荐系统
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| ISBN： | 9787111635734 |
定价： | ￥89.00 |
| 作者： | (美)迪帕克·K.阿加瓦尔(Deepak K. Agarwal)，(美)陈必衷(Bee-chung chen)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2019年09月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 220页 |
中图法： | TP319 |
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2026-08-06
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图书简介 | | 本书由LinkedIn公司的技术专家撰写，着眼于推荐系统的核心——统计方法，不仅讲解理论知识，而且分享了作者在LinkedIn和Yahoo！的实践经验。全书分为三部分：第一部分介绍推荐系统的组成、经典推荐方法及评估方法，并引出了探索与利用问题；第二部分围绕点击通过率(CTR)预估这一重要问题，重点介绍快速在线双线性因子模型和面向回归的隐因子模型，为热门推荐和个性化推荐提供解决方案；第三部分讨论进阶主题，涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方法。 |
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