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Python推荐系统实战 读者对象:本书特别适合零基础的数据科学工作者参考和使用
本书分为4部分,包含11章。首先介绍推荐系统的基本方法,接着探讨当前流行的一些方法,具体包括协同过滤推荐系统、内容推荐系统以及混合推荐系统。接下来讨论如何运用当前的机器学习算法来实现推荐系统。最后讨论推荐系统的相关趋势和新兴技术。本书特别适合零基础的数据科学工作者参考和使用。它可以帮助读者从基础知识起步,逐步学习运用Python、深度学习和自然语言处理技术来构建推荐系统,以促进业务增长和提高客户忠诚度。
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