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书籍 信息

 

本书从理论结合实践 编程 来 学习 推荐系统。由浅入深，先基础后进阶，先理论后实践，先主流后推导。

第1章较为简单，仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的 简史 。第2章到第5章介绍的是主流的推荐 算法 及推荐算法的推导过程，这部分是本书的核心，每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解， 深度学习 的框架将采用PyTorch。第 6 章介绍的是 商业 及推荐系统的组成结构，第7章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方式。第8章则介绍整个推荐 工程 的 生命 周期 。第6~8章可随时抽取出来提前看。本书配套示例代码及微课视频，帮助读者快速 入门 推荐算法及系统。

本书可作为高等院校、 科研 机构或从事推荐系统 工作 的工程师的参考书籍，也可作为高年级本科生和 研究 生的学习参考书籍。

作者简介:
於方仁，推荐算法、图 神经网络 、知识 图谱 等领域专家。在推荐系统领域从业多年，现任苏州中贸大 数据 CTO。善于在实战中总结经验，授课 幽默 风趣，乐于分享知识。

目录:
第1章 推荐系统的初步了解
第2章 基础推荐算法
第3章 进阶推荐算法
第4章 图神经 网络 与推荐算法
第5章 知识图谱与推荐算法
第6章 推荐系统的构造
第7章 推荐系统的评估
第8章 推荐工程的生命周期

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