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大数据信息推荐理论与关键技术
 
 
 
大数据信息推荐理论与关键技术
作 者: 黄震华
编 辑:赵 斌
点击次数:3296      评级指数: 评论星级
页 数:179页 开 本:16 版 次:1次
日 期:2016年12月 装 帧:简装  
ISBN:9787518921157    
价:¥58.00 折 扣: 无
书店价:¥58.00元 节 省:¥.00元
   
[本书暂无在线试读]
  内容简介:
    大数据信息推荐技术是信息服务领域的一个研究热点和重点。现有的推荐方法在实施效率、推荐质量、实时性、鲁棒性及信任度传播等方面存在严重的缺陷。为了解决现有推荐方法的上述缺陷,本书从8个方面给出不同类型的信息推荐理论及其方法,主要包括大数据语义推荐算法、基于排序学习的大数据推荐算法、云环境下Top-n推荐算法、分布式网络中的轮廓推荐预处理技术、分布式网络中轮廓推荐方法、实时k-Quasi轮廓推荐方法、大数据轮廓类推荐理论与方法及大数据K-均值类推荐技术。本书适合计算机及电子信息专业技术人员及高等院校相关专业师生参考阅读。
  图书目录:

第1章绪论



1.1研究背景与意义
1.2国内外研究现状及分析
1.3信息推荐目前存在的主要问题
1.4本书结构与研究内容



第2章大数据语义推荐算法



2.1引言
2.2传统推荐算法
2.3基于语义的内容推荐算法
2.4基于语义的协同过滤推荐算法
2.5基于语义的混合推荐算法
2.6基于语义的社会化推荐算法
2.7讨论与挑战
2.8本章小结



第3章基于排序学习的大数据推荐算法



3.1引言
3.2基于排序学习的推荐算法框架
3.3基于排序学习的推荐算法关键技术
3.4排序学习的效用评价准则
3.5基于排序学习的推荐算法应用进展
3.6基于排序学习的推荐算法研究趋势展望
3.7本章小结



第4章云环境下top-n推荐算法


4.1引言
4.2MDSA
4.3数据编码模式
4.4基于map/reduce的top-n推荐算法
4.5top-n推荐应用扩展
4.6本章小结


第5章分布式网络中的轮廓推荐预处理技术


5.1引言
5.2预备知识
5.3预处理方法描述
5.4预处理方法分析
5.5本章小结


第6章分布式网络中轮廓推荐方法


6.1引言
6.2问题描述
6.3精确选择最优的预存储轮廓快照
6.4EMSRDN算法
6.5本章小结


第7章实时k-quasi轮廓推荐方法


7.1引言
7.2k-quasi轮廓推荐
7.3有效处理任意维空间k-quasi轮廓推荐
7.4优化多个维空间k-quasi轮廓推荐
7.5k-quasi轮廓推荐扩展
7.6本章小结


第8章大数据轮廓类推荐理论与方法


8.1引言
8.2轮廓类操作符
8.3有效实施轮廓类操作符
8.4本章小结


第9章大数据K-均值类推荐技术


9.1引言
9.2K-均值类推荐思想
9.3基于正规格的K-均值类推荐算法
9.4本章小结

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