内容简介 如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐,这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题,解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇,共13章,上篇为用户画像知识工程基础,包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作;中篇为推荐系统与用户画像,包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍,以及涉及用户画像的推荐方法;下篇为应用案例分析,包括N...
推荐系统实践 相关领域专家的研究经验和实战经验 总结当今互联网领域中和推荐有关的产品和服务
内容简介 《推荐系统实践》通过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务。另外,本书为有兴趣开发推荐系统的读者给出了设计和实现推荐系统的方法与技巧,并解答了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。《推荐系统实践》适合对推荐技术感兴趣的读者学...