推荐系统 : 多科学方法

Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach

Recommender Systems: A Multi-Disciplinary Approach 介绍了一种用于开发推荐系统的多学科方法。

它解释了不同类型的相关算法及其比较分析及其在不同应用中的作用。

这本书解释了推荐系统背后的大数据、营销优势、如何制作良好的决策支持系统、机器学习和人工网络的作用，以及两个案例研究的统计模型。

它展示了如何为处理敏感数据的应用程序设计抗攻击和以信任为中心的推荐系统。

本书的特点
识别和描述用于实际用途的推荐系统
描述如何设计、训练和评估推荐算法
解释从推荐模型到具有用户的实时系统的迁移
描述如何利用从推荐系统收集的数据来了解用户首选项
解决安全方面和处理可能的攻击以构建强大系统的方法

本书面向计算机科学、电子与通信工程、数学科学和数据科学领域的研究人员和研究生。