全新正版 极速发货
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作者:
曾子明 著
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出版社:
武汉大学出版社
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ISBN:
9787307215665
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出版时间:
2020-08
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787307215665
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出版时间:
2020-08
售价
￥
34.36
5.9折
定价
￥58.00
品相
全新
上书时间2024-12-16
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商品描述：
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作者简介
曾子明，男，湖北武汉人，工学博士，管理学博士后，现为武汉大学信息管理学院副教授，硕士生导师。近几年来，一直从事电子商务和信息管理系统的科研和教学工作，主持重量、省部级科研项目4项，出版学术专著1部，教材2部，在国内外核心期刊和重要靠前会议上发表论文40余篇，其中多篇论文被EI、ISTP、CSSCI等重要检索机构收录。
目录
第1章 信息推荐系统概述
1.1 网络信息资源及获取服务模式
1.1.1 网络信息资源
1.1.2 信息获取服务模式
1.2 基于“信息推送”模式的信息推荐系统
1.2.1 信息推荐系统的概念与通用模型
1.2.2 信息推荐系统与个性化信息服务
1.2.3 信息推荐系统的研究内容
1.2.4 信息推荐系统的分类
1.2.5 信息推荐系统的发展现状和实例
1.3 信息推荐系统的应用领域和研究热点
1.3.1 信息推荐系统的应用领域
1.3.2 信息推荐系统酊研究热点
参考文献
第2章 信息推荐系统技术
2.1 信息推荐系统的基本技术
2.1.1 信息检索和信息过滤
2.1.2 数据挖掘技术
2.1.3 信息推荐算法概述
2.2 基于深度学习的推荐系统
2.2.1 问题的提出
2.2.2 深度学习技术
2.2.3 基于深度学习的推荐模型和方法
本章小结
参考文献
第3章 信息内容过滤推荐系统
3.1 引言
3.2 内容过滤推荐系统的相关技术
3.2.1 信息检索模型
3.2.2 文本特征抽取
3.3 内容过滤推荐系统的模型和算法
3.3.1 内容过滤推荐系统的模型
3.3.2 基于向量空间模型匹配的信息推荐算法
3.3.3 基于朴素贝叶斯分类的信息推荐算法
3.4 内容过滤推荐的用户兴趣建模
3.4.1 问题的提出
3.4.2 理论基础
3.4.3 研究设计
3.4.4 数据采集与处理
3.4.5 实验
本章小结
参考文献
第4章 信息协同过滤推荐系统
4.1 引言
4.2 基于内存的信息协同过滤推荐
4.2.1 基于用户的信息协同过滤
4.2.2 基于项目的信息协同过滤
4.3 基于模型的信息协同过滤推荐
4.3.1 基于降维技术的协同过滤推荐
4.3.2 基于聚类的协同过滤推荐
……
第5章 基于Web挖掘的商品信息推荐系统
第6章 社会化信息推荐系统
第7章 基于情境感知的信息推荐系统
第8章 基于用户画像的信息推荐系统
第9章 智慧图书馆信息推荐服务
内容摘要
信息推荐系统是解决大数据环境下互联网应用过程出现“信息过载”问题很好有潜力的方法。本书根据国内外信息推荐系统的发展状况，并以作者的科研成果为基础，较为系统地介绍了信息推荐系统的原理、技术和应用，为用户提供个性化的信息推荐服务。本书首先介绍信息推荐系统的基础知识，包括信息推荐系统概述和信息推荐系统的相关技术，并分别介绍了信息推荐系统的两种主要类型，即信息内容过滤推荐系统和信息协同过滤推荐系统。在此基础上，本书对信息推荐系统的研究热点进行探讨，包括基于Web挖掘的商品信息推荐系统、社会化信息推荐系统、基于情境感知的信息推荐系统和基于用户画像的信息推荐系统。最后，本书面向智慧图书馆领域，融合信息推荐系统的理论和方法，从不同视角阐述智慧图书馆个性化信息推荐服务，为读者在泛在环境下不同类型的场景活动提供互联、高效和便利的嵌入式推荐服务。本书反映了信息推荐系统领域近期新的研究成果，论述强调系统性、前沿性，内容丰富，图文并茂，可读性强，有较高的学术价值。
本书适合于从事信息管理和应用、信息系统设计与开发、企业信息系统相关领域的广大工程技术人员和管理人员参考，同时也可作为信息管理与信息系统、数据科学、计算机应用、电子商务等专业高年级本科生、研究生及高校教师的教学参考书。
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