Odporúčacie systémy: Učebnica

Recenzie čitateľov

Kniha o odporúčacích systémoch je vysoko oceňovaná pre zrozumiteľný text, komplexné pokrytie a praktické poznatky, vďaka čomu je cenná pre začiatočníkov aj pre tých, ktorí si chcú prehĺbiť svoje znalosti. Hoci slúži ako autoritatívny zdroj informácií, bolo jej vytknuté, že v nej chýbajú pokročilé témy, ako sú techniky hlbokého učenia a praktické príklady.

⬤ Jasné a dobre organizované písanie.
⬤ Komplexné pokrytie základných algoritmov a matematiky v pozadí odporúčacích systémov.
⬤ Dobrá vyváženosť teórie a praktických rád.
⬤ Užitočné ako referencia pre začiatočníkov aj pokročilých čitateľov.
⬤ Poskytuje istotu pri vytváraní vlastných odporúčacích systémov.
⬤ Mnohí používatelia ju považujú za užitočnú a vrelo ju odporúčajú.

⬤ Chýba pokrytie pokročilých tém, ako je hlboké učenie a multi-armed bandits.
⬤ Niektorí používatelia si želajú viac numerických príkladov a vzorového kódu.
⬤ Obsah verzie pre Kindle nie je hypertextovo prepojený, čo sťažuje navigáciu.
⬤ Niektoré časti majú opakujúci sa obsah a niektoré drobné nepresnosti.

(na základe 18 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Recommender Systems: The Textbook

Obsah knihy:

Táto kniha sa komplexne zaoberá témou odporúčacích systémov, ktoré poskytujú personalizované odporúčania produktov alebo služieb používateľom na základe ich predchádzajúcich vyhľadávaní alebo nákupov. Metódy odporúčacích systémov boli prispôsobené rôznym aplikáciám vrátane dolovania záznamov dotazov, sociálnych sietí, odporúčaní správ a počítačovej reklamy. Táto kniha syntetizuje základné aj pokročilé témy oblasti výskumu, ktorá v súčasnosti dosiahla zrelosť. Kapitoly tejto knihy sú rozdelené do troch kategórií:

Algoritmy a hodnotenie: V týchto kapitolách sa rozoberajú základné algoritmy v odporúčacích systémoch vrátane metód kolaboratívneho filtrovania, metód založených na obsahu, metód založených na znalostiach, metód založených na zoskupení a vyhodnotení.

Odporúčania v špecifických doménach a kontextoch: Kontext odporúčania možno považovať za dôležitú vedľajšiu informáciu, ktorá ovplyvňuje ciele odporúčania. Skúmajú sa rôzne typy kontextu, ako sú časové údaje, priestorové údaje, sociálne údaje, údaje o označovaní a dôveryhodnosť.

Pokročilé témy a aplikácie: Rozoberajú sa rôzne aspekty robustnosti odporúčacích systémov, ako sú šilingové systémy, modely útokov a ich obrana.

Okrem toho sú predstavené najnovšie témy, ako je učenie sa na určenie poradia, viacnásobné bandity, skupinové systémy, multikriteriálne systémy a aktívne systémy učenia, spolu s aplikáciami.

Hoci táto kniha slúži predovšetkým ako učebnica, vďaka svojmu zameraniu na aplikácie a odkazy osloví aj priemyselných odborníkov z praxe a výskumníkov. Uvádzajú sa početné príklady a cvičenia a pre vyučujúcich je k dispozícii príručka s riešeniami.