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如何把用户感兴趣的信息精准推荐给用户，这本书讲解推荐系统的实战方法。
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。
推荐系统是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务是联系用户和信息，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。
作者简介
作者项亮，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，且于当年发起创建了Resys China推荐系统社区。
章节目录
版权信息
序一
序二
序三
前言
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
1.3 推荐系统评测
第2章 利用用户行为数据
2.1 用户行为数据简介
2.2 用户行为分析
2.3 实验设计和算法评测
2.4 基于邻域的算法
2.5 隐语义模型
2.6 基于图的模型
第3章 推荐系统冷启动问题
3.1 冷启动问题简介
3.2 利用用户注册信息
3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣
3.4 利用物品的内容信息
3.5 发挥专家的作用
第4章 利用用户标签数据
4.1 UGC 标签系统的代表应用
4.2 标签系统中的推荐问题
4.3 基于标签的推荐系统
4.4 给用户推荐标签
4.5 扩展阅读
第5章 利用上下文信息
5.1 时间上下文信息
5.2 地点上下文信息
5.3 扩展阅读
第6章 利用社交网络数据
6.1 获取社交网络数据的途径
6.2 社交网络数据简介
6.3 基于社交网络的推荐
6.4 给用户推荐好友
6.5 扩展阅读
第7章 推荐系统实例
7.1 外围架构
7.2 推荐系统架构
7.3 推荐引擎的架构
7.4 扩展阅读
第8章 评分预测问题
8.1 离线实验方法
8.2 评分预测算法
后记
推荐系统实践是2012年由人民邮电出版社出版,作者项亮。
得书感谢您对《推荐系统实践》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
