猜心競賽:從實作了解推薦系統演算法

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推薦系統從20世紀90年代開始出現,逐漸成為一種獨立的學科,並且在學術界和工業界應用中都獲得了諸多成果。本書主要說明目前學術界和工業界的一些主流、常用的推薦方法和工具。用最大眾化的Tensorflow/Sklearn及Spark來實作商業巨頭的推薦系統,在ZepplinNotebook和JupyterNotebook兩個最通用的平台上來完成實作,並且詳細介紹召回演算法、排序演算法、線性模型、樹模型、深度學習模型等等。


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