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推荐算法及应用
作者：高华玲 出版：北京邮电大学出版社有限公司 日期：2021-01-01 本书是一本介绍推荐算法的基础教材，采用了理论 实践的形式组织内容。本书前6章用通俗易懂的方式介绍了经典推荐算法主要包括基于内容的推荐算法、基于用户的协同过滤推荐算法、基于物品的协同过滤推荐算法、基于矩阵分解的协同过滤推荐算法、基于深度学习的推荐算法、混合推荐算法，以及推荐算法的评估。本书后5章的推荐算法案例都是较为完整 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 173 
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推荐系统实践
作者：项亮 编著 出版：人民邮电出版社 日期：2021-03-01 随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 405
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实用推荐系统
作者：[丹麦]Kim Falk[金·福尔克] 出版：电子工业出版社 日期：2021-10-01 要构建一个实用的“智能”推荐系统，不仅需要有好的算法，还需要了解接收推荐的用户。本书分为两部分，部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据 ；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容。作者还教 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 655
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智能推荐技术
作者：潘微科 林晶 明仲 出版：清华大学出版社 日期：2022-04-01 本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。 本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分： 第1部分（第1章）为背景和基础； 第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分） ... |
詳情>> | 售價：NT$ 356
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推荐系统技术与开发应用
作者：李彤岩，周云，谢海迪，廖玉林 著 出版：气象出版社 日期：2022-05-01 本书在介绍推荐系统技术原理的基础上，主要讲解了推荐系统的定义、发展历程、理论和数学基础，以及常用推荐系统技术、典型算法和评测指标等，还结合多种应用场景重点介绍了已经得到有效应用的推荐系统分析预测模型和系统研发实现方法，有助于读者提升相关领域推荐系统应用的实践能力。本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学、大数据技 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 301
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推荐系统：前沿与实践
作者：李东胜，练建勋，张乐，任侃，卢暾，邬涛，谢幸 出版：电子工业出版社 日期：2022-06-01 推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30 年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 551
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大卫科波菲尔（中小学生阅读推荐）
作者：[英]查尔斯·狄更斯 著 宋兆霖 译 出版：人民文学出版社 日期：2022-06-01 狄更斯是英国19世纪伟大的现实主义作家。《大卫·科波菲尔》是其代表作。主人公科波菲尔是个遗腹子，继父对他和母亲横加虐待。母亲不久去世，科波菲尔沦为孤儿，他找到了姨婆，在她的监护下开始新的生活。世事变迁，亲情友爱令人欢欣，风波和伤痛予人磨练，科波菲尔最终成为一名成功作家，并与至亲爱人幸福地结合。作品言语诙谐，爱憎分明，情 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 704
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大规模推荐系统实战
作者：阿星[本名：张友雷] 出版：人民邮电出版社 日期：2022-08-01 作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 509
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推荐系统实战宝典
作者：猿媛之家 组编吕倩倩 陈欣 楚秦 等编著 出版：机械工业出版社 日期：2022-09-01 《推荐系统实战宝典》主要围绕推荐系统进行讲解，全面介绍了掌握推荐系统技术所需要学习的算法及步骤。书中描述了基于点击率评估、RBM的推荐，基于标签的推荐，基于用户行为、内容、模型、流行度、邻域、图的推荐，以及基于上下文的推荐，还有使用自然语言处理或者矩阵分解的推荐，包括算法原理的介绍，对于每一种推荐方式也做了细粒度的分析 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 505
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傲慢与偏见+简爱（女性推荐阅读）
作者：夏洛蒂·勃朗特 出版：作家出版社 日期：2022-11-01 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 428
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移动互联网信息推荐技术研究
作者：曹洪江 等 出版：电子工业出版社 日期：2022-12-01 本书以推荐系统理论为基础，以探究移动互联网环境下用户如何精确获取信息这一问题为出发点，研究面向用户个性化需求的移动互联网信息推荐技术，分别从移动用户需求获取、移动情境感知推荐、社会化推荐、群组推荐等方面对移动互联网信息推荐技术展开较为全面、深入的研究和探讨。 本书可供从事电子商务推荐系统研究、教学的相关人员，以及高等院 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 449
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儒林外史+简爱（九年级下推荐阅读 ）
作者：吴敬梓等 出版：人民文学出版社 日期：2023-01-01 《儒林外史》，清代吴敬梓作。五十六回。以写实主义描绘了人们对于“功名富贵”的不同表现，对当时吏治的腐败、科举的弊端、礼教的虚伪等进行了深刻的批判和嘲讽；同时热情地歌颂了少数人物以坚持自我的方式所作的对于人性的守护。该书代表着中国古代讽刺小说的高峰，它开创了以小说直接评价现实生活的范例。本书由张慧剑校注，注释精当，对现代 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 459
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现代推荐算法
作者：赵致辰[水哥] 出版：电子工业出版社 日期：2023-06-01 本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出 ... |
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推荐系统技术原理与实践
作者：文亮 出版：人民邮电出版社 日期：2023-06-01 本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的4层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用，具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 407
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孙俪微博推荐图画书：甜甜的滋味
作者： 出版：中国中福会出版社 日期： ... |
詳情>> | 售價：NT$ 203
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倪师推荐：外经微言
作者：[清]陈士铎 出版：天津科学技术出版社 日期：2023-05-01 《外经微言》全书九卷，每卷九篇，共八十一篇专题论述。其中第一卷论述养生、天癸、月经、子嗣、寿天等；第二卷论述经络终始、标本顺逆；第三、四、五卷论述五行生克、脏腑气化；第六、七卷论述五运六气；四时八风；第八卷论述伤寒、温疫；第九卷论述阴阳寒热等。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 199
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倪师推荐：伤寒论辑义
作者：[日]丹波元简 出版：天津科学技术出版社 日期：2023-05-01 《伤寒论辑义》是日本著名的汉医学家丹波元简集诸家见解，以阐发《伤寒论》精义注释之作。全书共七卷，成书于公元1801年该书以明·赵开美翻刻的宋版《伤寒论》为底本，参考别本及多家注本，集诸前人多家注释，在《伤寒论》每一条之下，或选一二家言，或众说并蓄，删繁节要，融会贯通，并以按语形式，加以己见而成。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 602
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倪师推荐：石室秘录
作者：[清]陈士铎 出版：天津科学技术出版社 日期：2023-06-01 全书分6卷，依次分为礼、乐、射、御、书、数六集，各集之中以治法为目。其中，礼集中载14种治法，乐集载30种治法，射集中载39种治法，御集中载33种治法，书集中载12种治法和17论，数集中载有7大类疾病（7门）和16种杂病。全书论述总计128法、17论、7门、16杂病，·内容闸述了内、外、妇、儿、五官等100种左右疾病的 ... |
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倪师推荐：证因方论集要
作者：[清]汪汝麟 出版：天津科学技术出版社 日期：2023-06-01 全书以内科病症为主，每一病症简述其病因、症形或辨治要点，然后列方；各方详其主治、药味及制剂方法，并引各家之说阐论其方药配伍机理，简明扼要，切合临床，可资临证参考，亦可藉以研究方剂配伍之法。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 704
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图计算与推荐系统
作者：刘宇 出版：机械工业出版社 日期：2023-12-01 这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。 本书主要内容分为两篇。 第一篇 图数据以及图模型（第1-3章） 对图数据、图神经网 ... |
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