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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(Akshay Kulkarni)[等]著 欧拉译
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-302-65740-8/CNY99.00
- 载体形态项:
- 198页:图;23cm
- 并列正题名:
- 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:
- (印) 库尔卡尼 (Kulkarni, Akshay) 著
- 个人次要责任者:
- 欧拉 (人工智能) 译
- 学科主题:
- 程序语言-程序设计
- 非控制主题词:
- Python
- 中图法分类号:
- TP312PY
- 题名责任附注:
- 著者还有：(印)阿达沙·希瓦南达(Adarsha Shivananda)、(印)安努什·库尔卡尼(Anoosh Kulkarni)、(印)V. 阿迪西亚·克里希南(V. Adithya Krishnan)
- 相关题名附注:
- 封面英文题名：Applied recommender systems with Python: build recommender systems with deep learning, NLP and graph-based techniques
- 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。
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