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推荐系统实践

作者:项亮 编著
出版社:人民邮电出版社出版时间:2012-06-01
开本: 16开 页数: 197
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推荐系统实践 版权信息

推荐系统实践 本书特色

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 Web 2.0时代的必读著作 以实战为基础,理论和实践并重,适合不同层次的读者。 《数学之美》作者吴军等强力推荐 “工程师大都喜欢'In Action'型的书籍,但这并非'又一本'工具型的'In Action'读物,透过它你将涉足现代互联网公司孜孜以求的用户核心价值所在——个性化服务。也许一次全新的旅程就从这里开始。” ——阿稳,豆瓣算法工程师 “作者结合了多年的推荐系统理论研究和在Hulu的具体实践经验,汲取精华并以深入浅出的方式展示给读者。无论是对于刚入门的新手还是推荐领域的老兵,这本书都是不可多得的参考,在此我诚挚地向大家推荐它。” ——郑华, Hulu软件开发主管 “2009年8月,我和项亮一起发起了 Resys China——一个面向推荐系统领域的专业社区。在组织 Resys China 业内分享活动的过程中,我们迫切感受到,出版《推荐系统实践》这样一本传授实战经验的书籍,对推动这个领域的发展是多么必要。项亮作为国内推荐系统领域一位理论与实践并重的专家,把具实用价值的推荐技术进行了系统整理,深入浅出地呈现到读者面前。作为一本主要面向业内人员的技术书籍,这点尤其难能可贵。个性化推荐技术是具人文关怀的技术之一,它尊重个体,相信每个人都是与众不同的,在这个以'人'为中心的社会化时代,它的兴起与发扬光大只是时间问题。我与项亮相识,是因为对推荐技术的热爱,希望借助此书,可以让更多的人成为朋友。” ——谷文栋,个性化推荐社区Resys China发起人 “从大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐,到社交网络上的交友推荐等,推荐系统在今天互联网的产品和应用中被广泛采用。但是,至今还没有一本书系统地从理论上对此进行分析和论述。《推荐系统实践》恰恰弥补了这个空白。” ——吴军,腾讯副总裁,《数学之美》和《浪潮之巅》作者

推荐系统实践 内容简介

  随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载(information overload)的时代。在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:对于信息消费者,从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;对于信息生产者,让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

推荐系统实践 目录

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
1.2.1 电子商务
1.2.2 电影和视频网站
1.2.3 个性化音乐网络电台
1.2.4 社交网络
1.2.5 个性化阅读
1.2.6 基于位置的服务
1.2.7 个性化邮件
1.2.8 个性化广告
1.3 推荐系统评测
1.3.1 推荐系统实验方法
1.3.2 评测指标
1.3.3 评测维度
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   “工程师大都喜欢‘in action’型的书籍,但这并非‘又一本’工具型的‘in action’读物,透过它你将涉足现代互联网公司孜孜以求的用户核心价值所在——个性化服务。也许一次全新的旅程就从这里开始。”   ——阿稳,豆瓣资深算法工程师      “作者结合了多年的推荐系统理论研究和在hulu的具体实践经验,汲取精华并以深入浅出的方式展示给读者。无论是对于刚入门的新手还是推荐领域的老兵,这本书都是不可多得的必备参考,在此我诚挚地向大家推荐它。”   ——郑华, hulu资深软件开发主管    “2009年8月,我和项亮一起发起了 resys china——一个面向推荐系统领域的专业社区。在组织 resys china 业内分享活动的过程中,我们迫切感受到,出版《推荐系统实践》这样一本传授实战经验的书籍,对推动这个领域的发展是多么必要。项亮作为国内推荐系统领域一位理论与实践并重的专家,把最具实用价值的推荐技术进行了系统整理,深入浅出地呈现到读者面前。作为一本主要面向业内人员的技术书籍,这点尤其难能可贵。个性化推荐技术是最具人文关怀的技术之一,它尊重个体,相信每个人都是与众不同的,在这个以‘人’为中心的社会化时代,它的兴起与发扬光大只是时间问题。我与项亮相识,是因为对推荐技术的热爱,希望借助此书,可以让更多的人成为朋友。”   ——谷文栋,个性化推荐社区resys china发起人    “从大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐,到社交网络上的交友推荐等,推荐系统在今天互联网的产品和应用中被广泛采用。但是,至今还没有一本书系统地从理论上对此进行分析和论述。《推荐系统实践》恰恰弥补了这个空白。”   ——吴军,腾讯副总裁,《数学之美》和《浪潮之巅》作者

推荐系统实践 作者简介

  项亮    毕业于中国科学技术大学和中国科学院自动化所,研究方向为机器学习和推荐系统,现任职于北京Hulu软件技术开发有限公司,从事视频推荐的研究和开发。2009年参加Netflix Prize推荐系统比赛获得团体第二名,且于当年参与创建了Resys China推荐系统社区。

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