Ajánló rendszerek: A tankönyv

Olvasói vélemények

Az ajánlórendszerekről szóló könyvet nagyra értékelik világos írásmódja, átfogó lefedettsége és gyakorlatias meglátásai miatt, így mind a kezdők, mind a mélyebb ismereteket keresők számára értékes. Bár hiteles forrásként szolgál, megjegyezték, hogy hiányoznak belőle a haladó témák, például a mélytanulási technikák és a gyakorlati példák.

⬤ Világos és jól szervezett írás.
⬤ Az ajánlórendszerek mögött álló alapvető algoritmusok és matematika átfogó lefedettsége.
⬤ Az elmélet és a gyakorlati tanácsok jó egyensúlya.
⬤ Hasznos referenciaként mind a kezdők, mind a haladó olvasók számára.
⬤ Magabiztosságot ad egyéni ajánlómotorok építéséhez.
⬤ Sok felhasználó hasznosnak találja és ajánlja.

⬤ Hiányzik az olyan haladó témák lefedése, mint a mélytanulás és a többkarú banditák.
⬤ Néhány felhasználó több numerikus példára és mintakódra vágyik.
⬤ A Kindle verzió tartalomjegyzéke nincs hiperlinkkel ellátva, ami nehézkessé teszi a navigációt.
⬤ Egyes szakaszok ismétlődő tartalommal és kisebb pontatlanságokkal rendelkeznek.

(18 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Recommender Systems: The Textbook

Könyv tartalma:

Ez a könyv átfogóan tárgyalja az ajánlórendszerek témáját, amelyek személyre szabott termék- vagy szolgáltatásajánlásokat tesznek a felhasználóknak korábbi kereséseik vagy vásárlásaik alapján. Az ajánlórendszerek módszereit különféle alkalmazásokhoz igazították, többek között a lekérdezési naplók bányászatához, a közösségi hálózatokhoz, a hírek ajánlásához és a számítógépes reklámozáshoz. Ez a könyv egy mára kiforrottá vált kutatási terület alapvető és haladó témáit foglalja össze. A könyv fejezetei három kategóriába szerveződnek:

Algoritmusok és kiértékelés: Ezek a fejezetek az ajánlórendszerek alapvető algoritmusait tárgyalják, beleértve a kollaboratív szűrési módszereket, a tartalomalapú módszereket, a tudásalapú módszereket, az együttes alapú módszereket és az értékelést.

Ajánlások konkrét területeken és kontextusokban: Az ajánlás kontextusa fontos mellékinformációnak tekinthető, amely befolyásolja az ajánlás céljait. A kontextus különböző típusait, például az időbeli adatokat, a térbeli adatokat, a társadalmi adatokat, a címkézési adatokat és a megbízhatóságot vizsgáljuk.

Haladó témák és alkalmazások: Az ajánlórendszerek különböző robusztussági szempontjai, például a shilling rendszerek, a támadási modellek és azok védelme kerülnek megvitatásra.

Ezen kívül a legújabb témák, mint például a rangsorolás tanulása, a többkarú banditák, a csoportos rendszerek, a többkritériumos rendszerek és az aktív tanuló rendszerek, alkalmazásokkal együtt kerülnek bemutatásra.

Bár ez a könyv elsősorban tankönyvként szolgál, az alkalmazásokra és a hivatkozásokra való összpontosítása miatt az ipari szakemberek és kutatók számára is vonzó lesz. Számos példát és feladatot adunk, és az oktatók számára megoldási kézikönyv is rendelkezésre áll.