Recommender Systems Handbook读书笔记之4

本周看来了第⑨章。全书共25章。

从曾经看过的内容来看,那本书对推荐系统的牵线相比较完美,别的也深深介绍部分切实的算法,给出具体的总计公式。这么些公式中有一对的数学符号我早就淡忘具体意思了。

以下是前八章的剧情囊括:
先是章:全书介绍;
其次章:推荐系统中使用的数额挖掘方法,分为:数据处理(相似度衡量、抽样、降维、降噪)、分类(具体算法有新近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经互连网、援救向量机)、聚类分析、关联规则挖掘
其三章:基于内容的推荐介绍系统:State of the Art and Trends。
第⑤章:基于近邻的引进方法大概浏览。
第肆章:协同过滤中的创新;
澳门葡京娱乐,第5章:开发基于约束的推荐器;
第7章:上下文感知的推荐系统:常规推荐系统只考虑user和item,上下文感知的引荐系统则觉得“上下文音讯”也供给考虑。比如旅游网站的推荐介绍,冬天与夏季应有有相当的大不一样;再例如音讯网站的推荐必要考虑时间,工作日用户更乐于关心时事新闻和股票市集音讯,周末则更愿意关怀电影视评论论和购物新闻;
第七章:评估推荐系统