机器学习范式在推荐系统中的应用

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"Machine Learning Paradigms - Applications in Recommender Systems" 是一本由 Springer 在2015年出版的专业书籍,作者是 Aristomenis S. Lampropoulos 和 George A. Tsihrintzis。本书关注的是在推荐系统中如何运用机器学习算法,特别是面对稀疏或缺乏负面样本的情况。 在推荐系统领域,传统的基于用户喜好内容的机器学习方法往往在只有少量或没有负面反馈的情况下表现不佳。这本书引入了一种新颖的方法,即基于单类分类(One-Class Classification)的机器学习技术。单类分类是一种专门处理仅有正面样本而缺乏负面样本的数据问题的机器学习方法。将这种方法与推荐系统相结合,为解决“大数据”和“稀疏数据”问题提供了新的研究、创新和发展方向。 本书的目标读者包括从事大规模复杂数据研究的研究人员、实践者以及研究生。无论是模式识别、机器学习还是推荐系统的专家,还是希望了解推荐系统及其应用的计算机科学领域的普通读者,都能从书中获益。此外,书中的广泛引用文献列表为读者深入研究相关领域提供了全面的参考资料。 推荐系统是人工智能和数据科学的一个重要分支,它们通过分析用户的偏好来提供个性化的建议。这本书的内容可能涵盖了如何构建有效的推荐模型,如何处理数据稀疏性问题,以及如何利用单类分类算法来提高推荐精度等主题。此外,书中可能还讨论了如何应对大规模数据的挑战,以及如何将这些理论应用于实际的商业场景,如电商、媒体推荐等。 "Machine Learning Paradigms - Applications in Recommender Systems" 提供了一个深入了解推荐系统如何利用先进机器学习策略的平台,对于想要在这个领域深化知识和技能的人来说,是一本不可多得的资源。