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推薦系統(前沿與實踐)/人工智慧前沿技術叢書

  • 作者：李東勝//練建勛//張樂//任侃//盧暾等|責編:宋亞東
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121435089
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：269
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    推薦系統是互聯網時代極具商業價值的人工智慧應用之一，30年來持續受到學術界和工業界的廣泛關注。本書作者以一線研發人員的視角和經驗，對推薦系統進行總結，嘗試從原理與實踐兩個角度為讀者剖析推薦系統。本書首先從原理上介紹各類經典推薦演算法及前沿的深度學習推薦演算法，然後分析推薦系統領域發展的前沿話題和未來方向，最後結合微軟的開源項目Microsoft Recommenders介紹推薦系統的實踐經驗。讀者可以基於本書提供的源代碼，深入學習推薦演算法的設計原理和實踐方式，並可以基於本書從零開始快速搭建一個準確、高效的推薦系統。本書不僅適合互聯網、大數據等相關領域技術人員閱讀，也適合高等院校電腦、軟體工程、人工智慧等專業的本科生和研究生參考。
作者介紹
李東勝//練建勛//張樂//任侃//盧暾等|責編:宋亞東
目錄
序
前言
第1章  推薦系統概述
  1.1  推薦系統發展歷史
    1.1.1  基於內容的推薦演算法
    1.1.2  基於協同過濾的推薦演算法
    1.1.3  基於深度學習的推薦演算法
  1.2  推薦系統原理
    1.2.1  機器學習視角下的推薦系統
    1.2.2  深度學習推薦系統新範式
    1.2.3  推薦系統常見架構
  1.3  推薦系統應用價值
    1.3.1  推薦系統的業務價值
    1.3.2  推薦、搜索與廣告
    1.3.3  推薦系統的行業應用
  1.4  小結
第2章  經典推薦演算法
  2.1  基於內容的推薦演算法
    2.1.1  基於結構化內容的推薦
    2.1.2  基於非結構化內容的推薦
    2.1.3  基於內容推薦的優勢與局限
  2.2  基於協同過濾的推薦演算法
    2.2.1  基於記憶的協同過濾演算法
    2.2.2  矩陣分解方法與因子分解機方法
  2.3  小結
第3章  深度學習基礎
  3.1  神經網路與前饋計算
  3.2  反向傳播演算法
  3.3  多種深度神經網路
    3.3.1  卷積神經網路
    3.3.2  循環神經網路
    3.3.3  注意力機制
    3.3.4  序列建模與預訓練
  3.4  小結
第4章  基於深度學習的推薦演算法
  4.1  深度學習與協同過濾
    4.1.1  基於受限玻爾茲曼機的協同過濾
    4.1.2  基於自編碼器的協同過濾
    4.1.3  深度學習與矩陣分解
    4.1.4  基於鄰域的深度協同過濾
  4.2  深度學習與特徵交互
    4.2.1  AFM模型
    4.2.2  PNN模型
    4.2.3  Wide＆Deep模型
    4.2.4  DeepFM模型
    4.2.5  DCN模型
    4.2.6  xDeepFM模型
    4.2.7  AutoInt模型
    4.2.8  特徵交互的其他思路
  4.3  圖表示學習與推薦系統

    4.3.1  圖嵌入和圖神經網路基礎
    4.3.2  圖神經網路與協同過濾
    4.3.3  圖神經網路與社會化推薦
  4.4  序列與基於會話的推薦
    4.4.1  序列推薦的動機、定義與分類
    4.4.2  序列推薦演算法的分類
    4.4.3  基於循環神經網路的序列推薦
    4.4.4  基於非自回歸神經網路的序列建模
    4.4.5  基於自注意力機制的序列推薦
    4.4.6  基於記憶神經網路的序列推薦
    4.4.7  用戶、物品雙序列建模
  4.5  結合知識圖譜的推薦系統
    4.5.1  加強用戶——物品交互建模
    4.5.2  圖譜建模與物品推薦的聯合學習
    4.5.3  知識圖譜增強物品的表示
    4.5.4  可解釋性
  4.6  基於強化學習的推薦演算法
    4.6.1  基於多臂老虎機的推薦演算法
    4.6.2  強化學習基礎
    4.6.3  基於強化學習的推薦演算法
    4.6.4  深度強化學習的建模與優化
  4.7  小結
第5章  推薦系統前沿話題
  5.1  推薦演算法研究熱點
    5.1.1  基於對話的推薦
    5.1.2  因果推薦
    5.1.3  常識推薦
  5.2  推薦系統應用挑戰
    5.2.1  多源數據融合
    5.2.2  可擴展性
    5.2.3  功能性評估
    5.2.4  冷啟動問題
  5.3  負責任的推薦
    5.3.1  用戶隱私
    5.3.2  可解釋性
    5.3.3  演算法偏見
  5.4  小結
第6章  推薦系統實踐
  6.1  工業級推薦系統實現與架構
    6.1.1  工業級推薦系統的基本特徵
    6.1.2  推薦系統的常見架構
    6.1.3  推薦系統的工業實現
  6.2  推薦系統典型應用實踐
    6.2.1  數據管理與預處理
    6.2.2  演算法選擇與模型訓練
    6.2.3  評估指標與評估方式
  6.3  基於雲平台的推薦系統開發與運維
    6.3.1  基於雲平台的推薦系統的優點
    6.3.2  基於雲平台的推薦系統開發與運維
  6.4  總結

第7章  總結與展望
參考文獻

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