推薦システム ~統計的機械学習の理論と実践~

投稿日:2019/06/22

目次

第1部:導入
第2部:古典的手法
第3部:推薦問題における探索と活用
第4部:推薦システムの評価
第5部:問題設定とシステム構成
第6部:Most-Popular推薦
第7部:素性ベクトルベースの回帰による個別化
第8部:因子モデルによる個別化
第9部:潜在ディリクレ分配による因子分解
第10部:コンテキスト依存推薦
第11部:多目的最適化

もへじの紹介

この本はかなり専門的・数学的な内容であるため難しくなっています.
しかし個人的にマーケティングや検索システムで使用される推薦システムのアルゴリズムに興味があるため,少しずつ読み進めていきたいと思います.

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