Recommender Systems: Algoritmi și aplicații

Titlul original:

Recommender Systems: Algorithms and Applications

Conținutul cărții:

Sistemele de recomandare utilizează filtrarea informațiilor pentru a prezice preferințele utilizatorilor. Ele devin o parte vitală a comerțului electronic și sunt utilizate într-o mare varietate de industrii, de la divertisment și rețele sociale la tehnologia informației, turism, educație, agricultură, asistență medicală, producție și comerț cu amănuntul. Recommender Systems: Algorithms and Applications se scufundă în bazele teoretice ale acestor sisteme și analizează modul în care această teorie este aplicată și implementată în sistemele reale.

Cartea examinează mai multe clase de algoritmi de recomandare, inclusiv.

⬤ algoritmi de învățare mecanică.

⬤ algoritmi de detectare a comunității.

⬤ algoritmi de filtrare.

Diverse sisteme eficiente și robuste de recomandare a produselor care utilizează algoritmi de învățare automată sunt utile în filtrarea și explorarea datelor nevăzute de către utilizatori pentru o mai bună predicție și extrapolare a deciziilor. Acestea oferă o gamă mai largă de soluții la provocări cum ar fi problemele legate de seturile de date dezechilibrate, problemele de început rece și problemele de coadă lungă. Această carte analizează, de asemenea, pozițiile ontologice fundamentale care stau la baza sistemelor de recomandare și explică de ce anumite recomandări sunt previzionate în detrimentul altora.

De asemenea, sunt studiate tehnici și abordări pentru dezvoltarea sistemelor de recomandare. Acestea pot ajuta la implementarea algoritmilor ca sisteme și includ.

⬤ O tehnică a factorilor latenți pentru sistemele de filtrare bazate pe modele.

⬤ Abordări colaborative de filtrare.

⬤ Abordări bazate pe conținut.

În cele din urmă, această carte examinează sistemele actuale pentru rețelele sociale, recomandarea produselor de consum și prezicerea riscurilor în proiectele de inginerie software.