在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆——甚至爱情!这是一种将统计数据、人口统计数据和查询条件相结合以获得令他们满意的结果的艺术。学习建立一个推荐系统的正确方法:它可以使你的应用成功或失败!
对这项技术
推荐系统无处不在，帮助你找到从电影到工作，从餐馆到医院，甚至是爱情的一切。利用行为和人口统计数据，这些系统可以预测用户在特定时间最感兴趣的内容，从而得到高质量、有序、个性化的建议。推荐系统实际上是保持网站内容最新、有用和有趣的必要手段。
关于这本书
实用推荐系统解释如何推荐系统的工作，并显示如何创建和应用它们为您的网站。在介绍了基础知识之后，您将看到如何收集用户数据并生成个性化的推荐。您将学习如何使用最流行的推荐算法，并在Amazon和Netflix等网站上看到它们的实例。最后，这本书涵盖了规模问题和其他问题，你会遇到的网站成长。
里面有什么
- 如何收集和理解用户行为
- 协同和基于内容的过滤
- 机器学习算法
- Python中的实际示例
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【432页pdf】实战推荐系统，Practical Recommender Systems
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推荐系统，是指根据用户的习惯、偏好或兴趣，从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同，这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月17日
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