Ajánló rendszerek: A tankönyv

Olvasói vélemények

A könyvet nagyra értékelik a világos írásmód, az ajánlórendszerek átfogó lefedettsége és a gyakorlati meglátások miatt, így a kezdő és a haladó olvasók számára egyaránt értékes. Ugyanakkor nem elég mélyreható az olyan haladó témákban, mint például a mélytanulás alkalmazásai az ajánlórendszerekben, és kevés kidolgozott példát tartalmaz.

Világos és jól szervezett írás. Az ajánlórendszerek algoritmusainak és fogalmainak átfogó lefedettsége. Gyakorlati és elméleti betekintést nyújt. Kiváló referenciaanyag. Hasznos mind a kezdő, mind a haladó olvasók számára.

Hiányzik a haladó témák, mint például a mélytanulás az ajánlórendszerekben, mélyreható lefedettsége. Hiányoznak a numerikus példák vagy az implementációs kód, ami egyes olvasók számára kevésbé praktikussá teszi a könyvet. A Kindle verzió nem hiperkapcsolatos tartalomjegyzékkel rendelkezik, ami akadályozhatja a navigációt.

(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.