《智能推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》基于Python 3.7編寫(xiě)，全書(shū)圍繞推薦模型的開(kāi)發(fā)實(shí)踐，為讀者重點(diǎn)介紹了各種不同類(lèi)型推薦模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程及其在多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的應(yīng)用。
全書(shū)分為4篇，第1篇簡(jiǎn)單介紹了推薦系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程及從事推薦模型研發(fā)需要的數(shù)學(xué)知識(shí)；第2篇重點(diǎn)介紹了不同類(lèi)型的推薦算法在多種應(yīng)用場(chǎng)景下的開(kāi)發(fā)實(shí)踐，包括協(xié)同過(guò)濾、矩陣分解、Logistic回歸、決策樹(shù)、集成學(xué)習(xí)、因子分解機(jī)與深度學(xué)習(xí)模型；第3篇介紹了推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題及效果評(píng)估方法；第4篇通過(guò)行業(yè)真實(shí)案例，如廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)、金融產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、音樂(lè)推薦、基于客戶生命周期的推薦等，深入淺出、循序漸進(jìn)地介紹了推薦模型開(kāi)發(fā)的全過(guò)程。
《智能推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》內(nèi)容精練、案例豐富，實(shí)踐性極強(qiáng)，可快速學(xué)習(xí)并上手實(shí)踐，值得一讀，特別適合在企業(yè)中從事推薦模型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)等工作的人員使用，同樣適合想從事數(shù)據(jù)挖掘工作的各大中專院校的學(xué)生與教師，以及其他對(duì)推薦系統(tǒng)領(lǐng)域有興趣的各類(lèi)人員使用。