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智能搜索與推薦演算法應用/智能傳媒系列叢書

  • 作者：德格吉勒//秦鵬|責編:張嶸
  • 出版社：中國傳媒大學
  • ISBN：9787565735127
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：240
人民幣：RMB 65 元      售價：元
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內容大鋼
    搜索和推薦是人工智慧技術應用最早和最成熟的兩個領域。在互聯網快速發展的今天，信息呈爆炸式增長，而搜索和推薦系統是解決信息過載最有效的方式。本書從語義匹配的角度解決搜索引擎和推薦系統的關鍵痛點，為構建解決語義匹配問題的深度學習模型提供了通用框架；全面介紹了掌握推薦系統技術所需要學習的演算法及步驟，對於每一種推薦方式也做了細粒度的分析及場景化的應用說明。閱讀本書，讀者能夠快速掌握基礎演算法和推薦演算法的原理及實際應用，同時學習推薦系統的設計思想、設計模式、開發流程等。
作者介紹
德格吉勒//秦鵬|責編:張嶸
目錄
第一章  搜索系統和推薦系統概述
  第一節  搜索系統
  第二節  推薦系統
  第三節  搜索與推薦的區別
第二章  搜索系統框架及原理
  第一節  搜索系統的框架
  第二節  數據收集及預處理
  第三節  文本分析
  第四節  基於知識圖譜的搜索系統
第三章  搜索系統的主要演算法
  第一節  信息檢索模型
  第二節  搜索和機器學習
  第三節  搜索和深度學習
第四章  搜索系統評價
  第一節  搜索系統評價的意義
  第二節  搜索系統的評價體系
第五章  推薦系統基礎
  第一節  推薦系統的定義和特性
  第二節  推薦系統發展簡史
  第三節  推薦演算法分類
  第四節  推薦系統與搜索引擎的關係
  第五節  推薦演算法的應用
  第六節  常見的推薦問題
第六章  基於深度學習的推薦演算法
  第一節  深度學習的定義
  第二節  基於深度學習的推薦
  第三節  從演算法到應用
第七章  混合推薦系統
  第一節  混合推薦系統概述
  第二節  推薦系統特徵處理方法
  第三節  常見的預測模型
  第四節  排序學習
  第五節  混合推薦應用：連接內容與人
  第六節  混合推薦應用：物以類聚，人以群分
第八章  信息推薦系統
  第一節  信息推薦系統概述與應用領域
  第二節  信息推薦的起點：斷物識人
  第三節  基於領域本體的商品信息推薦系統
  第四節  基於網路挖掘的商品信息推薦系統
  第五節  基於社交標注的信息推薦系統
  第六節  個性化推薦系統及其應用
第九章  推薦演算法評價
  第一節  可解釋性
  第二節  演算法評價
  第三節  帶著「內容偏見」看推薦
  第四節  面對推薦系統再評估
參考文獻

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