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题名/责任者:

Python推荐系统实战:基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统/(印) 阿克谢·库尔卡尼 ... [等] 著 欧拉译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024.5

ISBN及定价:

978-7-302-65740-8/CNY99.00

载体形态项:

198页:图;23cm

统一题名:

Applied recommender systems with Python : build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques

其它题名:

基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统

个人责任者:

库尔卡尼 (Kulkarni, Akshay) 著

个人责任者:

希瓦南达 (Shivananda, Adarsha) 著

个人责任者:

库尔卡尼 (Kulkarni, Anoosh) 著

个人次要责任者:

欧拉 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

题名责任附注:

题名页题: (印) 阿克谢·库尔卡尼, 阿达沙·希瓦南达, 安努什·库尔卡尼, V. 阿迪西亚·克里希南著

相关题名附注:

英文题名原文取自封面

责任者附注:

阿克谢·库尔卡尼, 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 布道师和思想领袖。机器学习和数据科学大会 (包括Strata、O'Reilly AI Conf和GIDS) 演讲嘉宾。阿达沙·希瓦南达, 数据科学和MLOps先行者, 先后深耕于制药、保健、CPG、零售和营销等行业。安努什·库尔卡尼, 数据科学家和人工智能高级顾问。

提要文摘附注:

本书分为4部分, 包含11章。首先介绍推荐系统的基本方法, 接着探讨当前流行的一些方法, 具体包括协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统。接下来讨论如何运用当前的机器学习算法来实现推荐系统。最后讨论推荐系统的相关趋势和新兴技术。

使用对象附注:

本书特别适合零基础的数据科学工作者参考和使用

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