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實(shí)用推薦系統(tǒng)

實(shí)用推薦系統(tǒng)

定 價(jià):¥119.00

作 者: [丹麥] Kim Falk(金?福爾克) 著,李源 譯
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787121420788 出版時(shí)間: 2021-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 436 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  要構(gòu)建一個(gè)實(shí)用的“智能”推薦系統(tǒng),不僅需要有好的算法,還需要了解接收推薦的用戶。本書分為兩部分,第一部分側(cè)重于基礎(chǔ)架構(gòu),主要介紹推薦系統(tǒng)的工作原理,展示如何創(chuàng)建推薦系統(tǒng),以及給應(yīng)用程序增加推薦系統(tǒng)時(shí),應(yīng)該如何收集和應(yīng)用數(shù)據(jù) ;第二部分側(cè)重于算法,介紹推薦系統(tǒng)算法,以及如何使用系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)來計(jì)算向用戶推薦什么內(nèi)容。作者還教授了如何使用***的推薦算法,并剖析它們?cè)?Amazon 和 Netflix 等網(wǎng)站上的實(shí)際應(yīng)用。

作者簡(jiǎn)介

  Kim Falk 是一位數(shù)據(jù)科學(xué)家,他在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。他對(duì)推薦系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)很感興趣。他所訓(xùn)練的推薦系統(tǒng),為用戶推薦合適的電影,為人們推送廣告,甚至幫助律師找到判例法的內(nèi)容。自 2010 年以來,他一直從事大數(shù)據(jù)解決方案和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的工作。Kim 經(jīng)常參與有關(guān)推薦系統(tǒng)的演講和寫作。當(dāng) Kim 不工作的時(shí)候,他就是一個(gè)居家男人,一位父親,會(huì)帶著他的德國短毛指示犬越野跑。李源,曾在華為技術(shù)有限公司從事開發(fā)、系統(tǒng)架構(gòu)、項(xiàng)目管理等多個(gè)崗位的工作,后在途牛旅游網(wǎng)擔(dān)任研發(fā)中心總經(jīng)理一職,目前在中國旅游集團(tuán)旅行服務(wù)事業(yè)群擔(dān)任研發(fā)總經(jīng)理,有豐富的研發(fā)、架構(gòu)設(shè)計(jì)及管理經(jīng)驗(yàn),負(fù)責(zé)過多個(gè)大型項(xiàng)目的規(guī)劃和落地,曾翻譯《Java性能調(diào)優(yōu)指南》、《Serverless架構(gòu)》等書籍。朱罡罡,2012年西安電子科技大學(xué)本科畢業(yè),曾擔(dān)任知名上市OTA企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)師、研發(fā)總監(jiān)等職位,目前就職于TOP50央企信息技術(shù)部,擔(dān)任研發(fā)經(jīng)理崗位,擁有發(fā)明專利1個(gè)。技術(shù)研究領(lǐng)域涵蓋互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)、推薦系統(tǒng)算法等,對(duì)在線旅游系統(tǒng)的基于用戶推薦和基于內(nèi)容推薦有過一定的研究。溫睿,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)9年,資深系統(tǒng)架構(gòu)師,從事過大型高并發(fā)Web網(wǎng)站開發(fā)、手機(jī)APP開發(fā)、IM服務(wù)開發(fā)、微服務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)等工作,熟練掌握各種常用前后端開發(fā)語言、腳本語言和框架。

圖書目錄

第1部分 推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)備工作
第1章 什么是推薦 ..................................................................................3
1.1 現(xiàn)實(shí)生活中的推薦 ............................................................................3
1.1.1 推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)上大顯身手 .......................................................5
1.1.2 長(zhǎng)尾 ..............................................................................................5
1.1.3 Netflix 的推薦系統(tǒng) ...........................................................................6
1.1.4 推薦系統(tǒng)的定義 .............................................................................13
1.2 推薦系統(tǒng)的分類 .................................................................................15
1.2.1 域 .....................................................................................................16
1.2.2 目的 .................................................................................................16
1.2.3 上下文 .............................................................................................17
1.2.4 個(gè)性化級(jí)別 .....................................................................................17
1.2.5 專家意見 .........................................................................................19
1.2.6 隱私與可信度 .................................................................................19
1.2.7 接口 .................................................................................................20
1.2.8 算法 .................................................................................................23
1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與Netflix Prize .............................................................................24
1.4 MovieGEEKs網(wǎng)站 .......................................................................................25
1.4.1 設(shè)計(jì)與規(guī)范 .....................................................................................27
1.4.2 架構(gòu) .................................................................................................27
1.5 構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng) .....................................................................................29
小結(jié) ......................................................................................................................31
第2章 用戶行為以及如何收集用戶行為數(shù)據(jù) ..................................................32
2.1 在瀏覽網(wǎng)站時(shí)Netflix如何收集證據(jù) ..........................................................33
2.1.1 Netflix 收集的證據(jù) .........................................................................35
2.2 尋找有用的用戶行為 .................................................................................37
2.2.1 捕獲訪客印象 .................................................................................38
2.2.2 可以從瀏覽者身上學(xué)到什么 .........................................................38
2.2.3 購買行為 .........................................................................................43
2.2.4 消費(fèi)商品 .........................................................................................44
2.2.5 訪客評(píng)分 .........................................................................................45
2.2.6 以(舊的)Netflix 方式了解你的用戶 .........................................48
2.3 識(shí)別用戶 .....................................................................................................49
2.4 從其他途徑獲取訪客數(shù)據(jù) .........................................................................50
2.5 收集器 .........................................................................................................50
2.5.1 構(gòu)建項(xiàng)目文件 .................................................................................52
2.5.2 數(shù)據(jù)模型 .........................................................................................52
2.5.3 告密者(snitch):客戶端證據(jù)收集器 ..........................................53
2.5.4 將收集器集成到 MovieGEEKs 中 .................................................54
2.6 系統(tǒng)中的用戶是誰以及如何對(duì)其進(jìn)行建模 .............................................57
小結(jié) ......................................................................................................................60
第3章 監(jiān)控系統(tǒng).........................................................................................61
3.1 為什么添加儀表盤是個(gè)好主意 .................................................................62
3.1.1 回答“我們做得怎么樣?” ...........................................................62
3.2 執(zhí)行分析 .....................................................................................................64
3.2.1 網(wǎng)站分析 .........................................................................................64
3.2.2 基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) .................................................................................64
3.2.3 轉(zhuǎn)化 .................................................................................................65
3.2.4 分析轉(zhuǎn)化路徑 .................................................................................69
3.2.5 轉(zhuǎn)化路徑 .........................................................................................70
3.3 角色 .............................................................................................................73
3.4 MovieGEEKs儀表盤 ...................................................................................76
3.4.1 自動(dòng)生成日志數(shù)據(jù) .........................................................................76
3.4.2 分析儀表盤的規(guī)范和設(shè)計(jì) .............................................................77
3.4.3 分析儀表盤示意圖 .........................................................................77
3.4.4 架構(gòu) .................................................................................................78
小結(jié) ......................................................................................................................81
第4章 評(píng)分及其計(jì)算方法............................................................................82
4.1 用戶-商品喜好 ...........................................................................................83
4.1.1 什么是評(píng)分 .....................................................................................83
4.1.2 用戶 - 商品矩陣 .............................................................................84
4.2 顯式評(píng)分和隱式評(píng)分 .................................................................................86
4.2.1 如何選擇可靠的推薦來源 .............................................................87
4.3 重溫顯式評(píng)分 .............................................................................................88
4.4 什么是隱式評(píng)分 .........................................................................................88
4.4.1 與人相關(guān)的推薦 .............................................................................90
4.4.2 關(guān)于計(jì)算評(píng)分的思考 .....................................................................90
4.5 計(jì)算隱式評(píng)分 .............................................................................................93
4.5.1 看看行為數(shù)據(jù) .................................................................................94
4.5.2 一個(gè)有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的問題 .............................................................98
4.6 如何計(jì)算隱式評(píng)分 .....................................................................................99
4.6.1 添加時(shí)間因素 ...............................................................................102
4.7 低頻商品更有價(jià)值 ...................................................................................105
小結(jié) ...............................................................

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