这两天带老婆,陪岳父母游香港。利用碎片时间,读了一本2012年有出版的《推荐系统实战》,作者是项亮。此书不厚,只有200来页。整本书都是介绍推荐系统在实际场景中的应用,并结合离线评估给出了部分算法的评估。此书的理论推导可以忽略不计,示例代码感觉也很一般,但是读完后的确可以开阔视野,了解其他技术同学在工作中是应用和实现推荐系统。

虽然每个主题都没有详细介绍理论推导,但是可以当做一个入口,可以根据里面涉及的关键词去网上找到相关内容,作进一步深入研究。现在根据映像,罗列本书讨论的问题,方便后面回顾(个人观点,仅作参考):

  • 协同过滤:ItemBased和UserBased,并且有关于时间序列的变种。
  • 标签应用:探讨了标签收集,整理和应用于推荐中。
  • 推荐的评估指标。
  • Netflix比赛中的SVD++算法介绍。
  • 基于社交数据的推荐:结合社交网络结构,计算相似度。
  • 基于时间序列和地理位置的社交推荐。
  • 冷启动问题的探讨。

原来推荐还是有很多事情要做的。如果有时间,此书还是值得一看,由于没有很多理论推导,有一定理论基础的同学可以利用碎片时间翻阅,无需拿出整段时间。

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