推荐系统实践的书评 (49)

wacow 2012-07-21 12:30:32

附上Reference 中的干货 (Paper,Blog等资料的链接)

这只是一本197页的书 我想你未必过瘾 但作者附上了诸多好资料 无论是paper, blog文章,wikipedia词条,数据集还是开源项目等 你可以选择拥有 附上我收集的资料链接,格式基本按照‘URL+资料名称+出现在书中的页数’,某些链接可能需要你翻过一道‘墙’,某些重复引用的...  (展开)
xlvector 2012-06-24 09:02:44

自己来冒个泡

这本书大约写了10个月的时间,如果一定要自己评价一下这本书,只能说还行。这本书基本达到了写作目标: 1. 帮助刚毕业的学生迅速了解如何将他们学到的理论用于实际 2. 帮助程序员迅速将他们的编程能力应用到推荐系统中来 3. 强调数据分析的重要性,淡化算法 4. 运用多种评测方...  (展开)
弘仔 2013-02-05 22:33:09

书中的代码没有必要这样贴出来

这种贴代码的讲解方法只学到了《集体智慧编程》的一半,这里仅仅是简单的张贴出来代码,却没有给出在Python的交互式环境下运行结果,这样会让读者很疑惑,只能够整段整段的跳过代码不看了。如果还有下一版的话希望能够改进,否则很多代码里面包含了一些错误都不能够被辨别出来。  (展开)
clickstone 2012-06-17 20:39:37

诚意推荐

2009年8月,我和项亮一起发起了 ResysChina —— 一个面向推荐系统领域的专业社区。建立初衷,是想为业内关注推荐系统领域的朋友提供一个交流讨论的社区。迄今为止,业内朋友给予了 ResysChina 热情的鼓励与支持,我们组织了多次线下分享会,在嘉宾们为大家带来精彩观点的同时...  (展开)
mahengyang 2012-10-24 17:26:10

骄傲无知的现代人--浮躁

书中低级错误遍地都是,尤其是代码 ,不看代码凑和着能看懂点东西(行文错误有的可以猜个大概),一看代码就凌乱了……上下文中用的变量名字不一致,中间有的自己的函数只有一个函数名,没有函数体,作者是想让我们猜呢?还是想让我们猜呢???尤其是68页的LFM的代码更是惨不...  (展开)
晓东 2012-07-05 22:09:21

比较失望,远远没有宣传的那么好

本来书还不到200页,大部分章节还是泛泛而言,真正涉及技术讲解的只有第二章的最后三小节,其它章节基本没什么干货,真正有用的内容不超过50页。里面的程序也感觉插入的比较生硬,和内容感觉像两张皮,没有有机结合在一起。价格居然要49块,性价比太低,书商太坑爹了,为了捞钱...  (展开)
toty 2016-05-20 12:46:29

比较基础,入门好选择

说实话,这本书是很久以前读过的,在豆瓣的状态一直没有改,一直是在读中,今天把状态改了,顺便写一下书评。这本书是我给刚刚学习推荐系统的朋友们唯一推荐的一本书,书中内容浅显易懂,网上也有很多配套的代码可供参考。不过这本书只适合入门,虽然对目前各大网站的推荐系统...  (展开)
漂来漂去 2014-12-11 11:38:57

推荐系统因何而生

什么是推荐系统?从网易云音乐的热门排行榜,到亚马逊的首页推荐,可以说他们都是推荐系统。区别在于,前者是大众推荐,而后者是个性化推荐。 早期的媒体关注的是大众兴趣,电视上的节目频道寥寥无几的时候,其内容总是会迎合大部分观众的兴趣,新闻、娱乐八卦、电视剧,虽然...  (展开)
薛定谔的熊 2016-08-25 11:42:22

你的推荐系统的第一本书

刚看书看到一半的时候我曾经在短评中吐槽说,这书中的python代码可以直接去掉的,事实也确实如此,然后公式中有些变量没有注释的事情也是出现在前半部分,感觉书的后半部分要比前半部分写的严谨多了,不知道前半部分是谁写的= =!。 书的序言里写到作者想要把这本书写成像集体...  (展开)
阿石 2013-10-19 12:21:53

读《推荐系统实践》

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《推荐系统实践》是目前国内普及个性化推荐技术的最好的介绍书籍了,有中科大博士、在Hulu工作的项亮所著。想当年,亚马逊的贝索斯的豪言:“如果我有一百万的用户,我就会做一百万个不同的网站!”。大家惊诧之余,他做到了。利用用户的浏览、购买行为,依靠强大的亚马逊后台...  (展开)
Coolc 2013-01-04 23:55:49

入门图书

我相信这本书达到了作者的目的,让学生和工程师都能够快速的了解推荐系统,能够快速地搭建一个推荐平台,至于推荐算法介绍,也就是大家所谓的干货偏少,但是那些也不是本书的重点。因此,如果你已经很对推荐系统有一定的了解,这本书只能帮你总结一下你已经知道的内容,不会有...  (展开)
caicaitrista 2012-12-28 10:34:38

还不错

细致的读了一遍,内容不错,虽然有些小错误,但是是本不错的入门书籍。对于推荐系统的分类描述的很清楚。还有些代码,可以自己写写实现一下。最近在弄推荐方面的东西,决定再看一遍此书,同时也应该加上别的高深一点的书籍,提高自己对推荐系统的理解  (展开)
ven 2012-07-03 23:15:10

感觉没有期望的那么好

最近买了一本,看了几章,感觉就像在看一本加长版的研究生毕业论文,内容还算说的过去吧,介绍基本概念公式,实验对比图表很多,不免有拼凑篇幅之嫌,感觉有点不值这个价钱。 豆瓣上9.2的评分好像在书出版上市前就有了,不知道给高分的有多少是真正买了看过的,给个三星吧。  (展开)
左派Actin主人 2024-03-13 19:48:46

推荐系统对民主政治和法治的影响

推荐系统与民主政治和法治之间的关系相对复杂,涉及多个方面: 信息过滤与民主政治:推荐系统可能会影响民主政治过程,因为它们通过算法决定哪些信息展现给用户。这可能导致“信息泡沫”(echo chambers)或“滤波泡沫”(filter bubbles),其中用户只看到与自己观点一致的信...  (展开)
爱因斯丹 2021-09-09 11:14:17

老场景下的旧模型

整本书还是比较系统地介绍了推荐系统。我比较关心的算法模型,主要介绍了三种:协同过滤算法、隐语义模型、图模型。其中协同过滤算法是属于确定性的模型,只要有用户、物品的关联数据,就能构造出相似矩阵,提供预测与计算的。隐语义模型涉及到神经网络,在本书出版的2012年可...  (展开)
Hao 2021-02-20 16:51:56

书山为海,曲径通幽

这本书是推荐系统的入门读物。整本书的内容偏浅,很多复杂的模型都没有介绍到,影响了整本书的专业性。读了这本书的好处是,你可以了解到整个行业的水平其实不外乎也就如此,所以也就可以更清晰的给自己在公司里面进行定位。 当这本书出版的时候,没有人能够意识到推荐系统在后...  (展开)
超炫风景 2015-05-14 21:35:39

入门力荐,深入就欠了点

这本书是我学习推荐系统以来接触的第一本书,书是好书,作者为了写出像《集体编程智慧》那样实用的手册还是很下了番功夫,值得肯定,特别是作者还是国内的,就更要推荐了。 从入门的角度看,本书页数不多,不会让人望而却步,第一张的引入也写的确实让人很有兴趣,之后每个章节...  (展开)
明菌 2013-12-04 23:44:54

尽快了解你的业务,不要只想彻底地改变一切

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这本书说很概要地把推荐的基本原理,方法说了一遍,而且带代码,带实例。 我从这里学习到基本的推荐系统概念,她对系统数据,用户行为,进行分析,分类,筛选,周期,反馈这几个步骤,不断优化系统,是一个持续性迭代。 要做到好的推荐系统,先从你的对你的业务去了解,再在你...  (展开)
四月武器 2012-09-17 23:57:00

就让推荐,系统实践起来吧!

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互联网世界的很多理念或者术语,看起来专业无比,仔细想想,在生活里又随处可见。比如推荐。 遇见一个美女,看到一本好书,热烈的想要与他人分享的心情;独自待在房间里,渴望与他人建立联系却又无法获取任何回应;这种时候,打开网页,或者邮箱,发现一封亚马逊的邮件,说是特...  (展开)
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