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构建企业级推荐系统:算法、工程实现与案例分析

本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让读者对推荐系统有一个基础的认知,然后针对将要用到的算法知识进行了详细讲解,接着从用户维度、标的物维度、算法维度、平台方维度等角度介绍了评估方法,再进行了工程实现,通过案例对工程实现的核心模块、架构设计、技术选型进行分解。紧接其后从运营角度讲解了推荐产品的应用场景及设计推荐产品的基本原则,并进行了实践,通过实践案例分析,进一步强化前面介绍的各个知识点,让读者有一个系统认识。
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推荐系统依赖的数据分为用户行为数据、用户属性数据、标的物(物品)属性数据、上下文数据4大类
不涉及用户的其他行为。
通过嵌入低维空间,其实可以“过滤掉”部分噪声