200 1_ |a 推荐系统算法实践 |A tui jian xi tong suan fa shi jian |d = Recommendation algorithm |f 黄美灵著 |z eng

330 __ |a 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。再次, 讲解推荐系统中的排序算法, 包括线性模型、树模型和深度学习模型, 分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理, 以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。最后, 介绍推荐算法的4个实践案例, 帮助读者进行工程实践和应用, 并且介绍如何在Notebook上进行代码开发和算法调试, 以帮助读者提升工作效率。