Рекомендательные системы: учебник (информатика) на русском

Эта книга всесторонне рассматривает тему рекомендательных систем, которые предоставляют пользователям персонализированные рекомендации товаров или услуг на основе их предыдущих поисковых запросов или покупок. Методы рекомендательных систем были адаптированы для различных приложений, включая анализ логов запросов, социальные сети, рекомендации новостей и вычислительную рекламу. Эта книга синтезирует как фундаментальные, так и продвинутые темы области исследований, которая в настоящее время достигла зрелости. Главы этой книги организованы в три категории:

Алгоритмы и оценка: В этих главах рассматриваются основные алгоритмы рекомендательных систем, включая методы коллаборативной фильтрации, методы, основанные на содержании, методы, основанные на знаниях, ансамблевые методы и оценку.

Рекомендации в конкретных областях и контекстах: контекст рекомендации можно рассматривать как важную дополнительную информацию, влияющую на цели рекомендации. Рассматриваются различные типы контекста, такие как временные данные, пространственные данные, социальные данные, данные тегирования и степень доверия.

Расширенные темы и приложения: Рассматриваются различные аспекты устойчивости рекомендательных систем, такие как системы подкупа, модели атак и методы защиты от них.

Кроме того, в книге рассматриваются такие актуальные темы, как обучение ранжированию, многорукие бандиты, групповые системы, многокритериальные системы и системы активного обучения, а также приводятся примеры их применения.