●Capítulo 1 Descripción general de los sistemas de recomendación
1.1 Antecedentes e Importancia de los Sistemas de Recomendación
1.2 Marco y Principios del Sistema de Recomendación
1.2.1 Definición y Marco Básico
1.2.2 Problemas Clásicos de los Sistemas de Recomendación
1.3 Tecnología Recomendada
1.3.1 Clasificación de Algoritmos de Recomendación
1.3.2 Algoritmos de Recomendación Convencionales
1.3.3 Algoritmos de Recomendación Basados en Aprendizaje Profundo
1.4.1 Concepto de Red Social
1.4.2 Algoritmo de Recomendación Social Basado en Vecindario
1.4.3 Recomendación de Amigos Basada en el Grafo de la Red Social
1.5 Conjuntos de datos comunes recomendados y métodos de evaluación
1.5.1 Conjuntos de datos comunes
1.5.2 Métricas de Evaluación
1.5.3 Método de evaluación
Capítulo 2 Minería de datos en sistemas de recomendación
2.1 Descripción general de la minería de datos
2.1.1 Antecedentes de la Minería de Datos
2.1.2 Definición de Minería de Datos
2.1.3 Pasos de Minería de Datos y Principales Problemas
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Este libro es una obra de vanguardia que profundiza en los principios, algoritmos y aplicaciones de los sistemas de recomendación inteligentes. Centrándose en temas candentes como las estructuras de grafos y el comportamiento del usuario en los sistemas de recomendación, analiza las teorías clave de los sistemas de recomendación, explora la implementación de tecnologías de recomendación inteligentes y cubre la teoría básica y los conocimientos previos de los sistemas de recomendación, las teorías y tecnologías de recomendación inteligente basadas en grafos de conocimiento e hipergrafos, las teorías y tecnologías de recomendación inteligente basadas en secuencias complejas de comportamiento del usuario, las tecnologías de recomendación basadas en la dualidad única y las características autoorganizativas de los sistemas de recomendación, así como tecnologías como la recomendación justa y la recomendación segura. El libro presenta teorías y tecnologías novedosas, explicaciones detalladas de algoritmos y un equilibrio entre teoría y práctica. Se basa en habilidades disciplinarias integrales y enfatiza el cultivo del pensamiento creativo y las capacidades de aplicación integral de los estudiantes. Este libro es adecuado como libro de texto para estudiantes de posgrado en Ciencias de la Computación y Tecnología, Ingeniería de Software y otros campos relacionados, y también puede servir como libro de referencia para profesionales de la industria y estudiantes de pregrado interesados en las tecnologías de recomendación inteligente.