Рекомендательные системы на практике
Фальк Ким
Код товара: 3933539
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 2
PDF
Издательство:
Оригинальное название:
Practical Recommender Systems
Описание
Характеристики
Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, – и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные рекомендательные системы: от них зависит успех приложения!
В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.
В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.
Содержание
Предисловие от издательства
Предисловие
Благодарности
О книге
Об авторе
Об обложке
ЧАСТЬ I. Подготовка к рекомендательным
системам....
Глава 1. Что такое рекомендательная система?
Глава 2. Поведение пользователя, и как собирать
о нем данные
Глава 3. Мониторинг состояния системы
Глава 4. Оценки и как их рассчитывать.
Глава 5. Неперсонализированные рекомендации
Глава 6. "Холодные" пользователи и контент
Часть II. Рекомендательные алгоритмы
Глава 7. Выявление общих черт у пользователей и
контента
Глава 8. Совместная фильтрация в окрестностях
Глава 9. Оценка и тестирование рекомендательной
системы
Глава 10. Фильтрация по контенту
Глава 11. Определение скрытых жанров с
помощью матричной факторизации
Глава 12. С каждого по способностям - реализуем
гибридный алгоритм рекомендательной системы
Глава 13. Ранжирование и обучение ранжированию
Глава 14. Будущее рекомендательных систем
Предметный указатель
Предисловие
Благодарности
О книге
Об авторе
Об обложке
ЧАСТЬ I. Подготовка к рекомендательным
системам....
Глава 1. Что такое рекомендательная система?
Глава 2. Поведение пользователя, и как собирать
о нем данные
Глава 3. Мониторинг состояния системы
Глава 4. Оценки и как их рассчитывать.
Глава 5. Неперсонализированные рекомендации
Глава 6. "Холодные" пользователи и контент
Часть II. Рекомендательные алгоритмы
Глава 7. Выявление общих черт у пользователей и
контента
Глава 8. Совместная фильтрация в окрестностях
Глава 9. Оценка и тестирование рекомендательной
системы
Глава 10. Фильтрация по контенту
Глава 11. Определение скрытых жанров с
помощью матричной факторизации
Глава 12. С каждого по способностям - реализуем
гибридный алгоритм рекомендательной системы
Глава 13. Ранжирование и обучение ранжированию
Глава 14. Будущее рекомендательных систем
Предметный указатель
Отзывы
Вопросы
Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!
Дарим бонусы за отзывы!
За какие отзывы можно получить бонусы?
- За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
- Публикуйте фото или видео к отзыву
- Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Рекомендательные системы на практике» (авторы: Фальк Ким), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!