КаталогКниг.РФ

Рекомендательные системы на практике (Фальк Ким) ; ДМК-Пресс, 2020

Книга: Рекомендательные системы на практике (Фальк Ким) ; ДМК-Пресс, 2020

от 1422 р. до 3039 р.


Сравнить цены

Цена от 1422 р. до 3039 р. в 8 магазинах

МагазинЦенаНаличие
Лабиринт

5/5

2209 р. 3155 р.
Буквоед

5/5

3039 р.
Минимальная сумма заказа 100 рублей
Book24

5/5

3039 р.
Яндекс.Маркет

5/5

2075 р.
МАЙШОП

5/5

1915 р. 2945 р.
Читай-город

5/5

2299 р.
наличие уточняйте
02.12.2023
Мегамаркет

5/5

2165 р. 3608 р.
наличие уточняйте
13.04.2024
OZON
1422 р.
наличие уточняйте
03.01.2024
AliExpress

5/5

Как купить или где мы находимся +

Описание

Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, - и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные рекомендательные системы: от них зависит успех приложения!
В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.

Смотри также Характеристики.

Яндекс.Маркет


Содержание

Предисловие от издательства
Предисловие
Благодарности
О книге
Об авторе
Об обложке
ЧАСТЬ I. Подготовка к рекомендательным
системам....
Глава 1. Что такое рекомендательная система?
Глава 2. Поведение пользователя, и как собирать
о нем данные
Глава 3. Мониторинг состояния системы
Глава 4. Оценки и как их рассчитывать.
Глава 5. Неперсонализированные рекомендации
Глава 6. "Холодные" пользователи и контент
Часть II. Рекомендательные алгоритмы
Глава 7. Выявление общих черт у пользователей и
контента
Глава 8. Совместная фильтрация в окрестностях
Глава 9. Оценка и тестирование рекомендательной
системы
Глава 10. Фильтрация по контенту
Глава 11. Определение скрытых жанров с
помощью матричной факторизации
Глава 12. С каждого по способностям - реализуем
гибридный алгоритм рекомендательной системы
Глава 13. Ранжирование и обучение ранжированию
Глава 14. Будущее рекомендательных систем
Предметный указатель

Видео обзоры (5)

Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.запуск видео

 

Рекомендательные системы

Рекомендательные системызапуск видео

 

Как работает главная страница ЛитРес: рекомендательная система и другие знания

Как работает главная страница ЛитРес: рекомендательная система и другие знаниязапуск видео

 

Рекомендательные системы

Рекомендательные системызапуск видео

 

Data mining, рекомендательные системы

Data mining, рекомендательные системызапуск видео

 

О книге

Автор(ы)
РазделИнтернет
ИздательДМК-Пресс
ISBN978-5-9706-0774-9
Год издания2020
Количество страниц448
Формат171x241мм
Вес0.84кг
ПереплетТвердый переплёт
Возрастные ограничения12
Кол-во страниц448
Назначениедля технических ВУЗов
Вес, в граммах826
АвторФальк Ким
ИздательствоДМК-Пресс
Тип обложкитвердая
Количество книг1
Размеры70x100/16
Язык изданияРусский
Обложкатвердый переплёт

Отзывы (0)

    Добавить отзыв



    1 ms.

     

    Машинное обучение. Анализ данных - издательство "ДМК-Пресс"

    Категория 1137 р. - 1706 р.

    Программирование - издательство "ДМК-Пресс" »

    0 ms.

    Машинное обучение. Анализ данных

    Категория 1137 р. - 1706 р.

    ADS
    закладки (0) сравнение (0)

     

    preloader

    7 ms