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商品簡介
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本書主要講解推薦系統中的召回算法和排序算法，以及各個算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的實現和應用。 書中本著循序漸進的原則進行講解。首先，介紹推薦系統中推薦算法的數學基礎，推薦算法的平臺、工具基礎，以及具體的推薦系統。其次，對推薦系統中的召回算法進行講解，主要包括基於行為相似的協同過濾召回和基於內容相似的Word2vec 召回，並且介紹其在Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。再次，講解推薦系統中的排序算法，包括線性模型、樹模型和深度學習模型，分別介紹邏輯回歸、FM、決策樹、隨機森林、GBDT、GBDT+LR、集成學習、深度森林、DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推薦等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow 主流工具中的實現與應用。最後，介紹推薦算法的4 個實踐案例，幫助讀者進行工程實踐和應用，並且介紹如何在Notebook 上進行代碼開發和算法調試，以幫助讀者提升工作效率。
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