reklama - zainteresowany?

Praktyczne systemy rekomendacji - Helion

Praktyczne systemy rekomendacji
ebook
Autor: Kim Falk
ISBN: 9788301213992
stron: 462, Format: ebook
Data wydania: 2020-11-17
Księgarnia: Helion

Cena książki: 95,20 zł (poprzednio: 119,00 zł)
Oszczędzasz: 20% (-23,80 zł)

Dodaj do koszyka Praktyczne systemy rekomendacji

Tagi: Algorytmy - Programowanie | Inne - Programowanie

Książka Praktyczne systemy rekomendacji wyjaśnia sposób działania systemów rekomendacji. Czytelnik dowie się z niej także, jak takie systemy tworzyć i stosować w swoim oprogramowaniu. Autorzy omawiają to zagadnienie, zaczynając od podstawowych informacji, po czym przechodzą do takich kwestii jak zbieranie danych użytkownika czy generowanie spersonalizowanych rekomendacji. Kolejno przedstawiane są również porady dotyczące tego, jak używać najpopularniejszych algorytmów rekomendacyjnych, na przykładach takich stron jak Amazon czy Netflix. Publikacja kończy się omówieniem zagadnień skalowania i innych problemów, które mogą się pojawić, w trakcie rozbudowy systemu rekomendacji. Publikacja jest przeznaczona dla programistów na poziomie średniozaawansowanym, posiadających wiedzę z zakresu baz danych.

Dodaj do koszyka Praktyczne systemy rekomendacji

 

Osoby które kupowały "Praktyczne systemy rekomendacji", wybierały także:

  • Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II

Dodaj do koszyka Praktyczne systemy rekomendacji

Spis treści

Praktyczne systemy rekomendacji eBook -- spis treści

  • Okładka
  • Strona tytułowa
  • Strona redakcyjna
  • Spis treści
  • przedmowa
  • podziękowania
  • o tej książce
  • o autorze
  • o okładce
  • Część 1. Przygotowanie do systemów rekomendacji
    • 1. Co to jest system rekomendacji?
      • 1.1. Rekomendacje z życia wzięte
        • 1.1.1. Systemy rekomendacji pasują do Internetu
        • 1.1.2. Długi ogon
        • 1.1.3. System rekomendacji Netfliksa
        • 1.1.4. Definicja systemu rekomendacji
      • 1.2. Taksonomia systemów rekomendacji
        • 1.2.1. Domena
        • 1.2.2. Cel
        • 1.2.3. Kontekst
        • 1.2.4. Poziom personalizacji
        • 1.2.5. Czyje opinie
        • 1.2.6. Prywatność i wiarygodność
        • 1.2.7. Interfejs
        • 1.2.8. Algorytmy
      • 1.3. Uczenie maszynowe i nagroda Netfliksa
      • 1.4. Witryna MovieGEEKs
        • 1.4.1. Projekt i specyfikacja
        • 1.4.2. Architektura
      • 1.5. Budowanie systemu rekomendacji
    • 2. Zachowanie użytkowników i jak zbierać o tym dane
      • 2.1. Jak (według mnie) Netflix zbiera dowody podczas przeglądania
        • 2.1.1. Dowody, które zbiera Netflix
      • 2.2. Znajdowanie przydatnych zachowań użytkowników
        • 2.2.1. Przechwytywanie wrażeń odwiedzających
        • 2.2.2. Czego można się dowiedzieć od osoby rozglądającej się po sklepie
        • 2.2.3. Akt zakupu
        • 2.2.4. Konsumpcja produktów
        • 2.2.5. Oceny odwiedzających
        • 2.2.6. Poznawanie swoich klientów (starym) sposobem Netfiksa
      • 2.3. Identyfikowanie użytkowników
      • 2.4. Uzyskiwanie danych odwiedzających z innych źródeł
      • 2.5. Moduł zbierający dane
        • 2.5.1. Budowanie plików projektu
        • 2.5.2. Model danych
        • 2.5.3. Snitch: moduł zbierający dowody po stronie klienta
        • 2.5.4. Integrowanie modułu z MovieGEEKs
      • 2.6. Czym są użytkownicy w systemie i jak ich modelować
    • 3. Monitorowanie systemu
      • 3.1. Dlaczego dodanie pulpitu nawigacyjnego jest dobrym pomysłem
        • 3.1.1. Odpowiadanie na pytanie jak nam idzie?
      • 3.2. Obliczanie statystyk
        • 3.2.1. Analityka internetowa
        • 3.2.2. Podstawowe statystyki
        • 3.2.3. Konwersje
        • 3.2.4. Analizowanie ścieżki do konwersji
        • 3.2.5. Ścieżka konwersji
      • 3.3. Persony
      • 3.4. Pulpit nawigacyjny MovieGEEKs
        • 3.4.1. Automatyczne generowanie danych w dzienniku
        • 3.4.2. Specyfikacja i projektowanie analitycznego pulpitu nawigacyjnego
        • 3.4.3. Analityczny pulpit nawigacyjny szkielet projektu
        • 3.4.4. Architektura
    • 4. Oceny i jak je obliczać
      • 4.1. Preferencje użytkownik-przedmiot
        • 4.1.1. Definicja ratingu
        • 4.1.2. Macierz użytkownik-przedmiot
      • 4.2. Jawne lub niejawne oceny
        • 4.2.1. Jak wykorzystujemy zaufane źródła do rekomendacji
      • 4.3. Ponowne odwiedzanie ocen jawnych
      • 4.4. Czym są oceny niejawne?
        • 4.4.1. Rekomendowanie osób
        • 4.4.2. Uwagi dotyczące obliczania ocen
      • 4.5. Obliczanie ocen niejawnych
        • 4.5.1. Spojrzenie na dane behawioralne
        • 4.5.2. To można uznać za problem uczenia maszynowego
      • 4.6. Jak zaimplementować oceny niejawne
        • 4.6.1. Dodawanie aspektu czasu
      • 4.7. Mniej popularne elementy mają większą wartość
    • 5. Niespersonalizowane rekomendacje
      • 5.1. Co to są niespersonalizowane rekomendacje?
        • 5.1.1. Co to jest reklama?
        • 5.1.2. Co robi rekomendacja?
      • 5.2. Jak tworzyć rekomendacje, gdy nie masz danych
        • 5.2.1. Top 10: lista najpopularniejszych przedmiotów
      • 5.3. Implementacja listy najpopularniejszych pozycji i podstawy dla komponentu systemu rekomendacji
        • 5.3.1. Komponent systemu rekomendacji
        • 5.3.2. Kod MovieGEEKs z GitHub
        • 5.3.3. System rekomendacji
        • 5.3.4. Dodawanie listy najpopularniejszych pozycji do MovieGEEKs
        • 5.3.5. Uatrakcyjnienie wyglądu treści
      • 5.4. Rekomendacje oparte na wartościach inicjujących
        • 5.4.1. Często kupowane przedmioty podobne do oglądanych
        • 5.4.2. Reguły asocjacyjne
        • 5.4.3. Implementowanie reguł asocjacyjnych
        • 5.4.4. Zapisywanie reguł asocjacyjnych w bazie danych
        • 5.4.5. Uruchamianie kalkulatora reguł asocjacyjnych
        • 5.4.6. Używanie różnych zdarzeń do tworzenia reguł asocjacyjnych
    • 6. Użytkownik (i treści), który przyszedł z zimna
      • 6.1. Co to jest zimny start?
        • 6.1.1. Zimne produkty
        • 6.1.2. Zimny gość
        • 6.1.3. Szare owce
        • 6.1.4. Spójrzmy na przykłady z życia wzięte
        • 6.1.5. Co możesz zrobić z zimnym startem?
      • 6.2. Śledzenie odwiedzających
        • 6.2.1. Uparcie anonimowi użytkownicy
      • 6.3. Rozwiązywanie problemów z zimnym startem za pomocą algorytmów
        • 6.3.1. Używanie reguł asocjacyjnych do tworzenia rekomendacji dla zimnych użytkowników
        • 6.3.2. Korzystanie ze znajomości domeny i zasad biznesowych
        • 6.3.3. Korzystanie z segmentów
        • 6.3.4. Wykorzystywanie kategorii do obejścia problemu szarych owiec i jak wprowadzać zimny produkt
      • 6.4. Ci, którzy nie pytają, nie będą wiedzieć
        • 6.4.1. Kiedy odwiedzający nie jest już nowy
      • 6.5. Wykorzystanie reguł asocjacyjnych do szybkiego przedstawiania rekomendacji
        • 6.5.1. Znajdowanie zebranych elementów
        • 6.5.2. Wydobywanie reguł asocjacyjnych i porządkowanie ich według ufności
        • 6.5.3. Wyświetlanie rekomendacji
        • 6.5.4. Ocena implementacji
  • Część 2. Algorytmy systemów rekomendacji
    • 7. Znajdowanie podobieństw wśród użytkowników i wśród treści
      • 7.1. Dlaczego podobieństwo?
        • 7.1.1. Czym jest funkcja podobieństwa?
      • 7.2. Podstawowe funkcje podobieństwa
        • 7.2.1. Indeks Jaccarda
        • 7.2.2. Pomiar odległości z normami Lp
        • 7.2.3. Podobieństwo kosinusowe
        • 7.2.4. Znajdowanie podobieństwa za pomocą współczynnika korelacji liniowej Pearsona
        • 7.2.5. Testowanie podobieństwa Pearsona
        • 7.2.6. Korelacja liniowa jest podobna do kosinusowej
      • 7.3. Klastrowanie metodą k-średnich
        • 7.3.1. Algorytmy klastrowania metodą k-średnich
        • 7.3.2. Przekładanie algorytmu klasowania metodą k-średnich na Pythona
      • 7.4. Implementacja podobieństw
        • 7.4.1. Implementacja podobieństwa w witrynie MovieGEEKs
        • 7.4.2. Implementacja klastrowania w witrynie MovieGEEKs
    • 8. Wspólna filtracja w sąsiedztwie
      • 8.1. Wspólna filtracja: lekcja historii
        • 8.1.1. Kiedy informacja stała się wspólnie przefiltrowana
        • 8.1.2. Wzajemna pomoc
        • 8.1.3. Macierz ocen
        • 8.1.4. Potok wspólnej filtracji
        • 8.1.5. Czy należy używać wspólnej filtracji użytkownik-użytkownik czy element-element?
        • 8.1.6. Wymagania dotyczące danych
      • 8.2. Obliczanie rekomendacji
      • 8.3. Obliczanie podobieństw
      • 8.4. Algorytm Amazona do wstępnego obliczania podobieństwa elementów
      • 8.5. Sposoby wybierania sąsiedztwa
      • 8.6. Znajdowanie właściwego sąsiedztwa
      • 8.7. Sposoby obliczania przewidywanych ocen
      • 8.8. Przewidywanie z filtrowaniem opartym na elementach
        • 8.8.1. Obliczanie przewidywań elementów
      • 8.9. Problemy z zimnym startem
      • 8.10. Kilka słów o pojęciach w uczeniu maszynowym
      • 8.11. Wspólna filtracja na stronie MovieGEEKs
        • 8.11.1. Filtrowanie oparte na elementach
      • 8.12. Jaka jest różnica między rekomendacjami z reguł asocjacyjnych a rekomendacjami opartymi na wspólnej filtracji
      • 8.13. Dźwignie do majstrowania przy wspólnej filtracji
      • 8.14. Plusy i minusy wspólnej filtracji
    • 9. Ewaluacja i testowanie systemu rekomendacji
      • 9.1. Biznes chce wzrostów, sprzedaży krzyżowej, sprzedaży droższych towarów i konwersji
      • 9.2. Dlaczego ewaluacja jest ważna?
      • 9.3. Jak interpretować zachowanie użytkowników
      • 9.4. Co należy mierzyć
        • 9.4.1. Rozumienie mojego gustu: minimalizowanie błędów przewidywania
        • 9.4.2. Różnorodność
        • 9.4.3. Pokrycie
        • 9.4.4. Szczęśliwy zbieg okoliczności
      • 9.5. Przed wdrożeniem systemu rekomendacji...
        • 9.5.1. Zweryfikuj algorytm
        • 9.5.2. Testowanie regresyjne
      • 9.6. Rodzaje ewaluacji
      • 9.7. Ewaluacja offline
        • 9.7.1. Co zrobić, kiedy algorytm nie przedstawia żadnych rekomendacji
      • 9.8. Eksperymenty offline
        • 9.8.1. Przygotowywanie danych do eksperymentów
      • 9.9. Implementacja eksperymentu na witrynie MovieGEEKs
        • 9.9.1. Lista rzeczy do zrobienia
      • 9.10. Ewaluacja zbioru testowego
        • 9.10.1. Rozpoczynanie od predyktora bazowego
        • 9.10.2. Znajdowanie odpowiednich parametrów
      • 9.11. Ewaluacja online
        • 9.11.1. Eksperyment kontrolowany
        • 9.11.2. Testy A/B
      • 9.12. Testowanie ciągłe z eksploatacją/eksploracją
        • 9.12.1. Pętle informacji zwrotnych
    • 10. Filtrowanie oparte na treści
      • 10.1. Przykład opisowy
      • 10.2. Filtrowanie oparte na treści
      • 10.3 Analizator zawartości
        • 10.3.1. Wyodrębnianie cech dla profilu przedmiotu
        • 10.3.2. Dane kategoryczne z małymi liczbami
        • 10.3.3. Przekształcanie roku na porównywalne cechy
      • 10.4. Wydobywanie metadanych z opisów
        • 10.4.1. Przygotowywanie opisów
      • 10.5. Znajdowanie ważnych słów za pomocą TF-IDF
      • 10.6. Modelowanie tematów przy użyciu LDA
        • 10.6.1. Jakie gałki możesz pokręcić, aby dostosować LDA?
      • 10.7. Znajdowanie podobnych treści
      • 10.8. Tworzenie profilu użytkownika
        • 10.8.1. Tworzenie profilu użytkownika za pomocą LDA
        • 10.8.2. Tworzenie profilu użytkownika za pomocą TF-IDF
      • 10.9. Rekomendacje oparte na treści na witrynie MovieGEEKs
        • 10.9.1. Pobieranie danych
        • 10.9.2. Uczenie modelu
        • 10.9.3. Tworzenie profili elementów
        • 10.9.4. Tworzenie profili użytkowników
        • 10.9.5. Pokazywanie rekomendacji
      • 10.10. Ocena systemu rekomendacji opartego na treści
      • 10.11. Zalety i wady filtrowania opartego na treści
    • 11. Znajdowanie ukrytych gatunków za pomocą faktoryzacji macierzy
      • 11.1. Czasami dobrze jest zredukować ilość danych
      • 11.2. Przykład tego, co chcesz rozwiązać
      • 11.3. Powiew algebry liniowej
        • 11.3.1. Macierz
        • 11.3.2. Co to jest faktoryzacja?
      • 11.4. Tworzenie faktoryzacji za pomocą SVD
        • 11.4.1. Dodawanie nowego użytkownika metodą folding-in
        • 11.4.2. Jak tworzyć rekomendacje za pomocą SVD
        • 11.4.3. Predyktory bazowe
        • 11.4.4. Dynamika czasowa
      • 11.5. Budowanie faktoryzacji za pomocą Funk SVD
        • 11.5.1. Średnia kwadratowa błędu
        • 11.5.2. Metoda gradientu prostego
        • 11.5.3. Stochastyczne zejście wzdłuż gradientu
        • 11.5.4. Wreszcie zabieramy się za faktoryzację
        • 11.5.5. Dodawanie odchyleń
        • 11.5.6. Jak zacząć i kiedy przestać
      • 11.6. Budowanie rekomendacji przy użyciu Funk SVD
      • 11.7. Implementacja Funk SVD na witrynie MovieGEEKs
        • 11.7.1. Co zrobić z odstającymi wartościami
        • 11.7.2. Aktualizowanie modelu
        • 11.7.3. Szybsza implementacja
      • 11.8. Dane jawne kontra niejawne
      • 11.9. Ewaluacja
      • 11.10. Dźwignie do majstrowania dla Funk SVD
    • 12. Branie tego co najlepsze ze wszystkich algorytmów: implementacja hybrydowych silników rekomendacji
      • 12.1 Zagmatwany świat hybryd
      • 12.2. Monolityczny
        • 12.2.1. Mieszanie cech opartych na treści z danymi behawioralnymi, aby usprawnić system rekomendacji wspólnej filtracji
      • 12.3. Mieszany hybrydowy system rekomendacji
      • 12.4. Algorytmy złożone
        • 12.4.1. Przełączany system rekomendacji
        • 12.4.2. Ważony system rekomendacji
        • 12.4.3. Regresja liniowa
      • 12.5. Liniowe łączenie modeli ważone cechami (FWLS)
        • 12.5.1. Meta-cechy: wagi jako funkcje
        • 12.5.2. Algorytm
      • 12.6. Implementacja
    • 13. Rangowanie i nauka rangowania
      • 13.1. Nauka rangowania na przykładzie Foursquare
      • 13.2. Rangowanie ze zmianą kolejności
      • 13.3. Czym jest nauka rangowania ze zmiana kolejności?
        • 13.3.1. Trzy typy algorytmów LTR
      • 13.4. Bayesowskie rangowanie spersonalizowane (BPR)
        • 13.4.1. Rangowanie z BPR
        • 13.4.2. Sztuczki matematyczne (magia zaawansowana)
        • 13.4.3. Algorytm BPR
        • 13.4.4. BPR z faktoryzacją macierzy
      • 13.5. Implementacja BPR
        • 13.5.1. Tworzenie rekomendacji
      • 13.6. Ewaluacja
      • 13.7. Dźwignie do majstrowania przy BPR
    • 14. Przyszłość systemów rekomendacji
      • 14.1. Ta książka w kilku zdaniach
      • 14.2. Tematy do dalszej nauki
        • 14.2.1. Dalsza lektura
        • 14.2.2. Algorytmy
        • 14.2.3. Kontekst
        • 14.2.4. Interakcje człowiek-komputer
        • 14.2.5. Wybór dobrej architektury
      • 14.3. Jaka jest przyszłość systemów rekomendacji?
      • 14.4. Końcowe przemyślenia
  • Przypisy

Dodaj do koszyka Praktyczne systemy rekomendacji

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2020 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.