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大数据信息推荐理论与关键技术 - Softcover

黄震华

 
9787518921157: 大数据信息推荐理论与关键技术
Softcover
ISBN 10: 7518921154 ISBN 13: 9787518921157
Publisher: 科学技术文献出版社, 2016

Synopsis

《大数据信息推荐理论与关键技术》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，以及大数据K-均值类推荐技术。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4．2MDSA4．3数据鳊码模式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轮廓椎荐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本章小结参考文献

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Publisher
科学技术文献出版社
Publication date
2016
Language
Chinese
ISBN 10 
7518921154
ISBN 13 
9787518921157
Binding
Paperback
Edition number
1