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题名/责任者:

推荐系统:前沿与实践/李东胜 ... [等] 著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-121-43508-9/CNY108.00

载体形态项:

xii, 269页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Recommender systems:frontiers and practices

丛编项:

人工智能前沿技术丛书

个人责任者:

李东胜 著

个人责任者:

练建勋 著

个人责任者:

张乐 著

学科主题:

人工智能

中图法分类号:

TP18

题名责任附注:

题名页题: 李东胜, 练建勋, 张乐, 任侃, 卢暾等著

责任者附注:

李东胜, 博士, 微软亚洲研究院 (上海) 高级研究经理, 复旦大学计算机学院客座教授、兼职博导。练建勋, 博士, 毕业于中国科学技术大学, 现任微软亚洲研究院主管研究员。张乐, 博士, 人工智能架构师/总监, 主导面向金融应用的人工智能和机器学习平台开发。

书目附注:

有书目 (第247-269页)

提要文摘附注:

本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法, 然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向, 最后结合微软的开源项目Microsoft Recommenders介绍推荐系统的实践经验。读者可以基于本书提供的源代码, 深入学习推荐算法的设计原理和实践方式, 并可以基于本书从零开始快速搭建一个准确、高效的推荐系统。

使用对象附注:

本书不仅适合互联网、大数据等相关领域技术人员阅读, 也适合高等院校计算机、软件工程、人工智能等专业的本科生和研究生参考

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