Doporučovací systémy: Algoritmy a aplikace

Původní název:

Recommender Systems: Algorithms and Applications

Obsah knihy:

Doporučovací systémy používají filtrování informací k předvídání preferencí uživatelů. Stávají se důležitou součástí elektronického podnikání a používají se v nejrůznějších odvětvích, od zábavy a sociálních sítí přes informační technologie, cestovní ruch, vzdělávání, zemědělství, zdravotnictví, výrobu až po maloobchod. Kniha Recommender Systems: Algorithms and Applications se zabývá teoretickými základy těchto systémů a zkoumá, jak je tato teorie aplikována a implementována ve skutečných systémech.

Kniha zkoumá několik tříd doporučovacích algoritmů, včetně.

⬤ Algoritmy strojového učení.

⬤ Algoritmy detekce komunity.

⬤ Algoritmy filtrování.

Různé efektivní a robustní systémy doporučování produktů využívající algoritmy strojového učení jsou užitečné při filtrování a zkoumání uživateli neviděných dat pro lepší předvídání a extrapolaci rozhodnutí. Ty poskytují širší škálu řešení takových problémů, jako jsou problémy nevyváženého souboru dat, problémy studeného startu a problémy dlouhého chvostu. Tato kniha se také zabývá základními ontologickými postoji, které tvoří základy doporučovacích systémů a vysvětlují, proč jsou určitá doporučení předpovídána před jinými.

Zkoumají se také techniky a přístupy k vývoji doporučujících systémů. Ty mohou pomoci při implementaci algoritmů jako systémů a zahrnují.

⬤ Technika latentního faktoru pro filtrační systémy založené na modelu.

⬤ Přístupy ke kolaborativnímu filtrování.

⬤ Přístupy založené na obsahu.

V neposlední řadě kniha zkoumá skutečné systémy pro sociální sítě, doporučování spotřebitelských produktů a předpovídání rizik v projektech softwarového inženýrství.