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深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用 讀者對象:本書適合人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、工程師閱讀,也可以作為人工智能、自動化和計算機(jī)等專業(yè)的研究生和高年級本科生的學(xué)習(xí)材料。
針對國內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問題,作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面
從事多年深入探索研究,借鑒國內(nèi)外已有資料和前人成果,經(jīng)過分析論證,收集大量專
家學(xué)者近年來有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報告等展開研究,圍繞基
于內(nèi)容和知識的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦
等五個方面的基本概念、研究現(xiàn)狀、主要研究問題、待解決的問題以及未來的發(fā)展趨勢
等,以形成支持新一代推薦系統(tǒng)技術(shù)的一些新思路。其目的是增進(jìn)社會各界對基于深度
學(xué)習(xí)的推薦這一新一代推薦技術(shù)發(fā)展情況和應(yīng)用前景的深入體驗(yàn)和更加全面的認(rèn)識,進(jìn)
而推進(jìn)推薦系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展和完善。
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