附件:设置1:设置2:陈欣设置3:本书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及场景化的应用。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。除此之外, 本书还会涉及一些基础算法及数学知识, 并且包括对于推荐算法的一些模型评估以及校验的描述。阅读本书可以帮助读者学习基础算法和推荐算法的原理及实际应用, 同时还能学习到推荐系统开发的设计思想、设计模式、开发流程等。摘要: