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推荐系统算法实践
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本书系统、全面、深入地解析了推荐系统中的推荐算法,配有丰富的工程案例和源代码,可以帮助读者进行工程实践并在实际工作中应用
简介
本书主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法,以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。书中本着循序渐进的原则进行讲解。首先,介绍推荐系统中推荐算法的数学基础,推荐算法的平台、工具基础,以及具体的推荐系统。其次,对推荐系统中的召回算法进行讲解,主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec召回,并且介绍其在Spark、TensorFlow 主流工具中的实现与应用等内容。
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