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题名/责任者:

统计推荐系统/(美) 迪帕克·K.阿加瓦尔, 陈必衷著/Deepak K. Agarwal, Bee-chung chen 戴薇, 潘微科, 明仲译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-63573-4/CNY89.00

载体形态项:

220页:图;26cm

统一题名:

Statistical methods for recommender systems

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

阿加瓦尔 (Agarwal, Deepak K.) 著

个人责任者:

陈必衷 (chen, Bee-chung) 著

个人次要责任者:

戴薇 译

个人次要责任者:

潘微科 译

个人次要责任者:

明仲 译

学科主题:

统计程序

中图法分类号:

TP319

出版发行附注:

本书简体中文版由剑桥大学出版社与机械出版社合作出版

书目附注:

有书目 (第199-204页) 和索引

提要文摘附注:

本书由LinkedIn公司的技术专家撰写, 着眼于推荐系统的核心 —— 统计方法, 不仅讲解理论知识, 而且分享了作者在LinkedIn和Yahoo! 的实践经验。全书分为三部分: 第一部分介绍推荐系统的组成、经典推荐方法及评估方法, 并引出了探索与利用问题 ; 第二部分围绕点击通过率 (CTR) 预估这一重要问题, 重点介绍快速在线双线性因子模型和面向回归的隐因子模型, 为热门推荐和个性化推荐提供解决方案 ; 第三部分讨论进阶主题, 涵盖分解的隐含狄利克雷分布模型、张量分解模型、层次收缩模型以及多目标优化方法。

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