机读格式显示(MARC)

• 000 01235nam0 2200253 450

• 001 0000559111

• 005 20240528083100.0

• 010 __ |a 978-7-5635-6250-3 |d CNY58.00

• 100 __ |a 20210415d2021 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 推荐算法及应用 |b 专著 |f 高华玲主编 |A tui jian suan fa ji ying yong

• 210 __ |a 北京 |c 北京邮电大学出版社 |d 2021

• 215 __ |a 170页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 全国高等院校计算机基础教育研究会重点立项项目

• 330 __ |a 本书共11章。前6章是理论部分，首先，介绍推荐算法的概念、研究历史、基本的分类和应用领域。其次，介绍基于内容的推荐算法、基于用户的协同过滤推荐算法、基于物品的协同过滤推荐算法和基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。再次，讲解基于深度学习的推荐算法的应用理论。最后，介绍混合推荐算法的概念、常见的预测模型和排序模型，以及推荐算法的评估方法。后5章是实践部分，在基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于物品的协同过滤推荐、基于矩阵分解的推荐、基于深度学习的推荐5个方面设计了推荐算法应用的整个过程。

• 606 0_ |a 聚类分析 |A Ju Lei Fen Xi |x 分析方法 |x 高等学校

• 690 __ |a O212.4 |v 5

• 701 _0 |a 高华玲 |c (女， |f 1980~) |4 主编 |A gao hua ling

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20220817

• 905 __ |a WFKJXY |d O212.4/5

• 920 __ |a 4370400 |z 1