ISBN: 9786267273920

出版日期: 2023-09-20

作者： 於方仁

裝訂： 平裝.單色印刷.432頁.23.

　　本書利用PyTorch、神經網路、圖論、機器學習，知識圖譜等最新技術，做出最棒的推薦系統。
　　第1、2章幫大家建立基礎，第3章從第2章推導，入門推薦演算法及推導能力。第4章介紹熱門的圖神經網路在推薦演算法中的應用。第5章深入知識圖譜推薦演算法，專業度高且實用性強，掌握前4章知識的讀者容易學習。第6到8章介紹整個推薦系統、商業和推薦工程。建議在第3章後隨時閱讀，特別是第7章系統介紹推薦系統評估指標。可在範例程式基礎上改進並利用第7章指標實際評估推薦系統效果。

　　【本書看點】
　　✪ 無痛學習推薦演算法
　　✪ 結合深度學習的發展，可推導出進階推薦演算法
　　✪ 結合圖神經網路進一步推導出推薦演算法
　　✪ 了解圖神經網路且應用於推薦演算法
　　✪ 了解整個推薦系統的詳細結構及基本做法
　　✪ 了解推薦工程整體的生命週期
　　✪ 3個重要演算法：近鄰協作過濾、ALS、FM

　　【適合讀者】
　　☛ 從事推薦系統相關工作的工程師。
　　☛ 對推薦系統有興趣的讀者。
　　☛ 也可作為大專院校、研究機構的學習參考書
 

作者簡介
於方仁

作者簡介



於方仁

　　推薦演算法、圖神經網路、知識圖譜等領域專家。在推薦系統領域從業多年，現任蘇州中貿大資料CTO。善於在實戰中總結經驗，授課幽默風趣，樂於分享知識。