【书籍推荐】Practical Recommender Systems一书涵盖推荐系统原理与实战技巧（附在线阅览+部分章节下载）

【导读】推荐系统在信息产业中的应用具有很悠久的历史，每一家互联网公司，无不在依赖推荐算法，将更感兴趣的内容推荐给用户，那么如此具有经济效益的实用算法，是如何实现的呢？这里为大家推荐一本图书《推荐系统实战》，相信可以解开大家心中的疑问。

介绍：

在生活中，推荐系统可以帮助用户找到任何想要的东西，包括电影、工作、美食、甚至约会地点。在应用程序中合理的应用推荐系统，可能会为你的产品带来意想不到的效果。

Practical Recommender Systems这本书，解释了推荐系统的工作原理，并展示了如何为您的网站创建和应用这些推荐算法。 在介绍了基础知识后，您将了解如何收集用户数据并生成个性化推荐。 您将学习如何使用最流行的推荐算法。 最后，本书介绍了在网站增长时遇到的扩展问题和其他问题。

在本书中可以获取到推荐相关的各种知识，例如如何收集并理解用户行为，协同过滤与基于内容的过滤算法，机器学习算法，Python代码样例等。

大纲：

• 导论

• 什么是推荐？

• 推荐系统准备

• 用户行为与收集

• 系统监控

• 评价指标计算

• 非个性化推荐系统

• 用户与内容冷启动

• 推荐算法

• 找出用户与内容间的相似性

• 邻居节点的协同过滤

• 推荐系统的评价测试

• 基于内容的过滤

• 通过矩阵分解找出隐藏类型

• 混合过滤算法实现

• 排序算法

• 推荐系统的未来

书籍信息：

https://www.manning.com/books/practical-recommender-systems

在线电子书地址：

https://livebook.manning.com/#!/book/practical-recommender-systems/welcome/v-16/

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部分图书内容：

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