信息化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)時代的到來也伴隨著\"信息過載\"問題的出現(xiàn)。推薦系統(tǒng)是解決信息過載問題的有效方法，作為現(xiàn)階段推薦算法當(dāng)中應(yīng)用為廣泛的個性化推薦算法之一，協(xié)同過濾推薦算法有著該領(lǐng)域內(nèi)其他推薦算法無法比擬的諸多優(yōu)點。但是在實際應(yīng)用場景中，協(xié)同過濾推薦算法仍然有較多問題亟須解決。針對協(xié)同過濾推薦算法面對的數(shù)據(jù)稀疏性問題，《推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究》分別采用數(shù)據(jù)填充方法、融合信任的概率矩陣分解模型、融合用戶評分信息和項目評論特征的深度學(xué)習(xí)模型進行分析解決。針對協(xié)同

本書研究面向強噪聲場景的低秩稀疏學(xué)習(xí)視覺目標(biāo)跟蹤方法。基于變分法和分?jǐn)?shù)階微積分理論改善強噪聲場景下的視覺信息質(zhì)量問題；基于低秩表示和稀疏表示理論解決目標(biāo)外觀多樣性情況下的表觀建模問題；基于融合LASSO、變分法和分?jǐn)?shù)階微積分理論解決復(fù)雜環(huán)境遮擋帶來的目標(biāo)特征丟失問題和目標(biāo)快速運動帶來的跟蹤漂移問題；基于反向稀疏表示描述解決跟蹤模型在線學(xué)習(xí)的計算效率問題。本書可供高等院校自動化、計算機、電子信息等相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生，以及從事計算機視覺和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的工程技術(shù)人員和研究人員參考閱讀。

計算機在解題的過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種算法，《計算機算法理論與應(yīng)用》對計算機算法的理論與應(yīng)用進行了深入分析，首先闡述了計算機算法基礎(chǔ)知識，而后分別論述了計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘算法與應(yīng)用、MATLAB算法與應(yīng)用、工程圖形算法與應(yīng)用、數(shù)字視頻圖像處理算法與應(yīng)用、智能算法與應(yīng)用、蟻群算法及其應(yīng)用、群體智能算法及其應(yīng)用、高維多目標(biāo)進化算法與應(yīng)用及視覺算法在智能車中的應(yīng)用，最后分析了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下計算機的安全性問題�！队嬎銠C算法理論與應(yīng)用》可供計算機科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科

計算機算法是計算機科學(xué)和計算機應(yīng)用的核心。本書以算法設(shè)計策略為主線，系統(tǒng)介紹了算法的設(shè)計方法和分析技巧。書中既涉及傳統(tǒng)算法的實例分析，更有算法領(lǐng)域熱點研究課題追蹤，具有較高的實用價值。本書主要內(nèi)容包括：遞歸與分治策略、動態(tài)規(guī)劃算法、貪心算法、搜索算法、概率算法、NP完全性理論、近似算法、現(xiàn)代計算智能算法簡介等。

本書將典型的經(jīng)典問題和算法設(shè)計技術(shù)巧妙地進行結(jié)合，系統(tǒng)地論述算法設(shè)計技術(shù)及其在經(jīng)典問題中的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：計算機算法的基礎(chǔ)知識、算法復(fù)雜性分析、貪心算法、分治策略、動態(tài)規(guī)劃、隨機算法、圖的搜索算法、NP完全問題。本書結(jié)構(gòu)合理，內(nèi)容豐富，深入淺出，圖例豐富，理論性的實用性并重，可續(xù)性強，是一本值得學(xué)習(xí)研究的著作。

《計算機算法設(shè)計與分析》深入淺出地介紹了計算機算法的基本理論和方法，主要內(nèi)容包括算法導(dǎo)引、圖的周游與小支撐樹算法分析、遞歸與分治策略分析、動態(tài)規(guī)劃法的設(shè)計與分析、貪心算法的分析與優(yōu)化、回溯法問題分析、分支限界法問題分析、NP完全性分析、隨機算法分析、近似算法的設(shè)計與分析、智能優(yōu)化算法研究等。