书目

推荐系统

内容简介

《推荐系统》全面阐述了开发先进推荐系统的方法,其中呈现了许多经典算法,并讨论了如何衡量推荐系统的有效性。书中内容分为基本概念和新进展两部分:前者涉及协同推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析;后者包括针对推荐系统的攻击、在线消费决策、推荐系统和下一代互联网以及普适环境中的推荐。此外,本书还包含大量的图、表和示例,有助于读者理解和把握相关知识。《推荐系统》适用于从事搜索引擎、推荐算法、数据挖掘等研发工作的专业人员以及对推荐系统感兴趣的读者。

作者简介

DietmarJannach,德国的多特蒙德工业大学(TechnischeUniversit?tDortmund)计算机科学系客座教授。他发表过一百多篇科学论文,是《应用智能》杂志编委会和《国际电子商务杂志》评审委员会成员。MarkusZanker,是奥地利克拉根福阿尔卑斯-亚德里大学(Alpen-AdriaUniversit?tKlagenfurt)应用信息学系助理教授及信息管理研究项目主任。他还是《人机交互研究国际杂志》的副主编和ConfigWorksGmbH的共同创始人及执行总监。AlexanderFelfernig,奥地利格拉茨工业大学(TechnischeUniversit?tGraz)教授。他在推荐及配置系统方面的研究成果荣获2009年度的HeinzZemanek奖。他发表过130多篇科学论文,是《国际电子商务杂志》的评审委员会成员,ConfigWorksGmbH的共同创始人。GerhardFriedrich,奥地利克拉根福阿尔卑斯-亚德里大学客座教授,应用信息学院院长,智能系统和商业信息课题组组长。《人工智能通信》的编辑,《大规模定制国际杂志》的副主编。

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