《推荐系统与深度学习》 黄昕 / 赵伟 / 王本友 / 吕慧伟 / 杨敏 pdf [146.50 MB]

《推荐系统与深度学习》是由黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟和杨敏等专家共同编写的一本学术著作。本书深入探讨了推荐系统的基本理论、方法以及深度学习在推荐系统中应用的最新进展。

本书分为多个章节，系统地介绍了推荐系统的构建与优化，涵盖了从传统推荐算法到现代深度学习技术的演变。书中不仅讲解了推荐系统的基本概念，还详细分析了各类推荐算法，包括协同过滤、内容推荐以及基于深度学习的推荐方法。

在深度学习方面，作者介绍了不同的神经网络模型如何在推荐系统中发挥作用，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）及其变种等。同时，本书还通过丰富的实例与案例分析，帮助读者更好地理解理论与实践的结合。

本书还探讨了推荐系统面临的挑战与未来发展趋势，包括数据稀疏性、冷启动问题以及个性化推荐的伦理问题等。这些内容不仅为学术研究提供了参考，也为行业实践提供了指导。

《推荐系统与深度学习》适合研究生、博士生以及从事相关领域研究与工作的专业人士阅读，为他们提供了一个全面且深入的推荐系统学习资源。

如果您对推荐系统和深度学习的结合有兴趣，这本书将是一个不可或缺的指导书籍。它不仅从理论上进行探讨，还结合实际案例，帮助读者将所学知识应用于实际工作中。

下载：