推荐系统与深度学习 学习新时代 技术新未来

220页，带标签，高清版pdf. 本书梳理了推荐系统的知识体系及其现实挑战，尤其是数据稀疏和冷启动两个重要问题，给出解决这些问题的思考方向和解决思路，从基础的基于用户与物品反馈的协同过滤，到基于上下文信息的情景感知模型，一步步深入剖析推荐系统模型的设计理念、建模方法和实验评估等。同时，本书介绍了领先的开源推荐算法库LibRec，能够更好地帮助读者了解推荐算法的实现原理和评估过程，快速试用和比较不同算法的推荐性能，也可方便读者基于LibRec框架便捷地实现自己的研究算法。本书适合推荐系统领域的研究人员和工程实现人员参考使用。