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深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用 讀者對(duì)象:本書(shū)適合人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、工程師閱讀,也可以作為人工智能、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)等專(zhuān)業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的學(xué)習(xí)材料。
針對(duì)國(guó)內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問(wèn)題,作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面
從事多年深入探索研究,借鑒國(guó)內(nèi)外已有資料和前人成果,經(jīng)過(guò)分析論證,收集大量專(zhuān)
家學(xué)者近年來(lái)有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問(wèn)題的論壇、講座和報(bào)告等展開(kāi)研究,圍繞基
于內(nèi)容和知識(shí)的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦
等五個(gè)方面的基本概念、研究現(xiàn)狀、主要研究問(wèn)題、待解決的問(wèn)題以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)
等,以形成支持新一代推薦系統(tǒng)技術(shù)的一些新思路。其目的是增進(jìn)社會(huì)各界對(duì)基于深度
學(xué)習(xí)的推薦這一新一代推薦技術(shù)發(fā)展情況和應(yīng)用前景的深入體驗(yàn)和更加全面的認(rèn)識(shí),進(jìn)
而推進(jìn)推薦系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展和完善。
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