统计推荐系统读书介绍

类别	页数	译者	网友评分	年代	出版社
书籍	None页			2019	机械工业出版社

定价	出版日期	最近访问	访问指数
89.00元	2019-09-01 …	2021-09-15 …	32

主题/类型/题材/标签

推荐系统,机器学习,美国,统计学习,统计,2019,

作者

Deepak K. Agarwal ISBN:9787111635734 原作名/别名:《Statistical Methods for Recommender Systems》

内容和作者简介

统计推荐系统摘要

推荐系统无处不在，已经成为我们日常生活的一部分。本书由LinkedIn公司的两位技术专家撰写，着眼于推荐系统的核心——统计方法，不仅介绍算法理论，而且包含实验分析及结果展示，分享了作者丰富的实战经验。

书中对推荐系统进行了全面讨论，特别是面向日益突显的多反馈和多目标优化问题，深入分析了当前先进的统计方法，如自适应序贯设计（多臂赌博机方法）、双线性随机效应模型（矩阵分解）以及基于MapReduce分布式框架的可伸缩模型，为热门推荐和个性化推荐提供了实用的解决方案。全书将基于回归的响应预测方法作为主要工具，兼顾实验设计和统计模型开发，关注探索和利用之间的权衡。

作者简介

迪帕克·K. 阿加瓦尔（Deepak K. Agarwal） LinkedIn公司副总裁，领导人工智能/机器学习团队的研发工作。之前曾任Yahoo!研究院研究主管和首席研究员，以及AT&T公司研究员。20多年来，他致力于为Web应用开发、部署机器学习和统计方法，以及解决推荐系统和计算广告领域的大数据问题。

陈必衷（Bee-Chung Chen）　LinkedIn公司首席主任工程师、应用研究员，曾任Yahoo!研究院研究员。作为核心开发者，他为LinkedIn和Yahoo!设计了前沿的推荐算法，

本书后续版本

未发行或暂未收录

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