牛温佳,男,博士,中国科学院信息工程研究所副研究员。主持国家自然科学基金青年基金项目和广西可信软件重点实验室开放课题各一项,作为骨干先后参与了多个重要项目,包括工信部重大专项、973、863和中科院战略先导专项等。
如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐,这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题,解决这个问题的方法就是推荐系统。本书分为上中下三篇,共13章,上篇为用户画像知识工程基础,包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作;中篇为推荐系统与用户画像,包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍,以及涉及用户画像的推荐方法;下篇为应用案例分析,包括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例,以及在具体工程开发过程的具体案例,分别从系统需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。
行文风格更像是一篇多人作者共同撺出来的硕士毕业论文,很多内容拼凑比较生硬,缺少逻辑承接,要么文字表达十分冗余,一堆空洞的大白话,要么突然冒出一节教科书式的学术段落,很突兀,和后面的内容也没啥关系。举一个小例子,作为奔着书名买的读者,他需要这本书详细介绍各类...
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只是罗列和堆砌,当作索引还行。
评分不要写那么大的标题 结果写的其实就是一个视频网站推荐算法的实现…
评分什么都没讲
评分2018年第96本。废寝忘食兴致勃勃痛苦万分地啃了一天多。除了校对极不负责错字满篇图表错误,书名与内容不符讲用户画像只有不足五分之一的篇幅,有些公式实在难懂只好跳过,但关于CF、CB、KB三种类型的推荐系统讲的还是挺清晰的,学到不少东西。
评分事实上是一本基础的推荐系统理论书,和用户画像大概有25%的关系(前50页)。看推荐系统我干嘛不看机械工业出版社的大厚书… 既网文标题党后又来了书名党,不值得买,前50页大概有30页值得看(企业应用没见过有protege的,介绍了大概20页)
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