推荐系统：技术、评估及高效算法（原书第2版）
内容简介
本书由五部分组成：推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术，如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题，随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用：音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章，这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于高级话题的文章，例如利用主动学习技术来引导新知识的学习，构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术，以及结合多种用户反馈和偏好来生成更加可靠的推荐系统。
作者简介
弗朗西斯科·里奇（Francesco Ricci），意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委，还是ACM和IEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。 利奥·罗卡奇（Lior Rokach），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。他是智能信息系统方面公认的专家，在这一领域处于领先地位。他的主要研究领域包括数据挖掘、模式识别和推荐系统。他的70篇论文被主流期刊、会议和书籍等引用。 布拉哈·夏皮拉（Bracha Shapira），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。目前她的研究兴趣包括推荐系统、信息检索、个性化、用户建模和社交网络。她是本-古里安大学德国电信实验室研究项目负责人，并且还是ACM和IEEE会员。
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