推荐系统实践

版权信息 书名：推荐系统实践 作者：项亮， 陈义， 王益 ISBN：978-7-115-28158-6 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必 究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制 和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 号等维权措施，并可能追究法律责任。 第 5 章 利用上下文信息 5.1 时间上下文信息 5.1.1 时间效应简介 5.1.2 时间效应举例 5.1.3 系统时间特性的分析 5.1.4 推荐系统的实时性 5.1.5 推荐算法的时间多样性 5.1.6 时间上下文推荐算法 5.1.7 时间段图模型 5.1.8 离线实验 5.2 地点上下文信息 5.3 扩展阅读 第 6 章 利用社交网络数据 6.1 获取社交网络数据的途径 6.1.1 电子邮件 6.1.2 用户注册信息 6.1.3 用户的位置数据 6.1.4 论坛和讨论组 6.1.5 即时聊天工具 6.1.6 社交网站 6.2 社交网络数据简介 社交网络数据中的长尾分布 6.3 基于社交网络的推荐 6.3.1 基于邻域的社会化推荐算法 6.3.2 基于图的社会化推荐算法 6.3.3 实际系统中的社会化推荐算法 6.3.4 社会化推荐系统和协同过滤推荐系统 6.3.5 信息流推荐 6.4 给用户推荐好友 6.4.1 基于内容的匹配 6.4.2 基于共同兴趣的好友推荐 6.4.3 基于社交网络图的好友推荐 6.4.4 基于用户调查的好友推荐算法对比 6.5 扩展阅读 第 7 章 推荐系统实例 7.1 外围架构 7.2 推荐系统架构 7.3 推荐引擎的架构 7.3.1 生成用户特征向量 7.3.2 特征 物品相关推荐 7.3.3 过滤模块 7.3.4 排名模块 7.4 扩展阅读 第 8 章 评分预测问题 8.1 离线实验方法 8.2 评分预测算法 8.2.1 平均值 8.2.2 基于邻域的方法 8.2.3 隐语义模型与矩阵分解模型 8.2.4 加入时间信息 8.2.5 模型融合 8.2.6 Netflix Prize 的相关实验结果 后记 序 一 推荐在今天互联网的产品和应用中被广泛采用，包括今天大家经常使用 的相关搜索、话题推荐、电子商务的各种产品推荐、社交网络上的交友 推荐等。但是，至今还没有一本书从理论上对它进行系统地分析和论 述。《推荐系统实践》这本书恰恰弥补了这个空白。 该书总结了当今互联网主要领域、主要公司、各种和推荐有关的产品和 服务，包括： 亚马逊的个性化产品推荐； Ne......