從深度學習角度研究推薦系統 徐原博 李翔 張若琳著 9787576832570 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
推薦系統是一種對數據進行處理，並利用數據創造全新價值的數據挖掘方法。在新環境下，推薦系統的研究面臨推薦系統與深度學習無法有效的結合、虛假數據和數據不平衡、推薦系統的評價指標不完整等問題，為解決問題這些問題，本書提出了基於距離的embedding方法與深度學習模型進行結合，有效的提高推薦系統的效率；提出了一種基於卷積神經網絡的虛假數據檢測和用戶真實意圖分析模型，從多個方面提高推薦系統的有效性和準確率；提出了一種新的評價標準：驚喜度，極大改善推薦的質量。
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