Рекомендательные системы на практике: Ким Фальк
Practical Recommender Systems
Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, - и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные
Полная аннотация
Все характеристики
Аннотация
Онлайновые рекомендательные системы помогают находить в сети фильмы, работу, рестораны… и даже любовь! Опираясь на статистические и демографические данные, а также на поисковые запросы, эти системы выдают результат, интересный пользователю, - и это настоящее искусство. Научитесь создавать правильные рекомендательные системы: от них зависит успех приложения!
В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.
В книге показано, как устроены рекомендательные системы, как создать их и внедрить на сайт. Сначала вы познакомитесь с основными понятиями, а затем научитесь собирать данные о пользователях и предоставлять персональные рекомендации. Вы узнаете, как функционируют самые популярные алгоритмы рекомендательных систем, и увидите примеры их работы на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Также в книге рассматриваются проблемы, связанные с увеличением посещаемости, и другие сложности, с которыми вы можете столкнуться, когда сайт начнет разрастаться.
Характеристики
Автор
Редактор
Переводчик
Издательство
ID товара
736526
ISBN
978-5-97060-774-9
Страниц
448 (Офсет)
Вес
826 г
Размеры
245x170x30 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые + цветные
Все характеристики
3 155
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

7771 553 -50% Еще 13 дней
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Стивенс-Давидовиц Сет
1 5543 107 -50% Еще 13 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
1 2392 478 -50% Еще 13 дней

1 0912 182 -50% Еще 13 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
1 3772 754 -50% Еще 13 дней
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович