编辑推荐:
通过对本书的学习,读者不仅可以全面系统地了解该领域的基础原理,还能试验如何搭建一套真正的推荐系统。
—— 百度主任架构师、百度技术委员会主席 廖若雪
本书比较全面地介绍了推荐系统涉及的相关知识点,很适合对于推荐系统感兴趣的相关人员作为入门教程,目前能够系统全面介绍相关技术的中文书籍还显得匮乏,相信这本译著对于缓解这种情况大有裨益。
——新浪微博数据挖掘技术专家 张俊林
本书不但介绍了比较成熟的经典算法,还介绍了最近几年的一些新进展,并辅之以实际应用的案例介绍。希望看到越来越多的朋友加入到推荐引擎的研究和应用中来!
——百分点信息科技有限公司首席运营官兼技术副总裁 张韶峰
由蒋凡执笔翻译的这本《推荐系统》是一本从基础介绍推荐引擎的难得的好书,给人启迪良多。愿越来越多的互联网爱好者认真阅读本书,走在互联网发展大潮的前沿,成为下一代互联网产品真正需要的人才。
——人民搜索商务搜索部总监 常兴龙
读者评价:
这是迄今为止市面上所有讲推荐系统的书中最全面、最实用的一本入门指南。如果你是教这门课的大学老师,万万不能错过这本“推荐系统大全”。尤其值得称道的是,这本书广泛涵盖了不同类型的推荐系统,并对它们逐一进行了鞭辟入里、细致入微的剖析。虽然这本书定位于初中级读者,但是我认为即使是经验丰富的专业人员,也会在其中发现新鲜有趣的内容。
——Robin Burke, 芝加哥德保罗大学教授
本书涵盖了推荐系统领域的全部知识,并为应对未来新的挑战提供了前瞻性建议。书中全面解释了一系列生成推荐的经典算法和方法,概述了源自社交计算和语义网的新手段对推荐系统的作用。希望这本书能够点燃你的激情,释放你的创造力和进取精神,把推荐系统的研究与应用推向新的高度。
——Joseph A. Konstan, 美国明尼苏达大学教授
内容简介:
本书全面阐述了开发最先进推荐系统的方法,其中呈现了许多经典算法,并讨论了如何衡量推荐系统的有效性。书中内容分为基本概念和最新进展两部分:前者涉及协同推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析;后者包括针对推荐系统的攻击、在线消费决策、推荐系统和下一代互联网以及普适环境中的推荐。此外,本书还包含大量的图、表和示例,有助于读者理解和把握相关知识。
本书适用于从事搜索引擎、推荐算法、数据挖掘等研发工作的专业人员以及对推荐系统感兴趣的读者。
作者简介:
Dietmar Jannach
是德国的多特蒙德工业大学(Technische Universität Dortmund)计算机科学系客座教授。他发表过一百多篇科学论文,是《应用智能》杂志编委会和《国际电子商务杂志》评审委员会成员。
Markus Zanker
是奥地利克拉根福阿尔卑斯-亚德里大学(Alpen-Adria Universität Klagenfurt)应用信息学系助理教授及信息管理研究项目主任。他还是《人机交互研究国际杂志》的副主编和 ConfigWorks GmbH的共同创始人及执行总监。
对于基于用户的推荐系统来说,Pearson相关系数比其他对比用户的方法更胜一筹。不过对于基于物品的推荐技术,余弦相似度方法比Pearson相关度量表现更好。
——引自第10页
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