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  • 推薦システム 統計的機械学習の理論と実践

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推薦システム 統計的機械学習の理論と実践

  • ページ数
    332p
  • ISBN
    978-4-320-12430-1
  • 発売日
    2018年04月

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商品の説明

  • 推薦システムの構築を検討しているエンジニアにとって,現実的な課題に対峙するための知識を得るために最適な一冊。
    本書は,推薦システムにおける課題設定,理論およびシステム構築の複雑な概念を,著者の大規模システムでの開発/運用事例をもとに具体的な説明を行っている。理論と実践の両面から記述している書籍は少ないが,本書では理論と実践のギャップを埋めるように解説している。また,実システム上でのモデルの効率的なアップデートやコールドスタート問題などの現実的に直面する問題への対応や,多目的最適化についても述べており,現実世界の問題を解くための足がかりとなる内容となっている。推薦システムの構築について,古典的手法から応用的手法までを,各手法の課題に触れながら説明しているため,実務で応用可能な理論的/技術的な知識を獲得することが出来る。
目次
第I部 導入
第1章 はじめに
第2章 古典的手法
第3章 推薦問題における探索と活用
第4章 推薦システムの評価

第II部 一般的な問題設定
第5章 問題設定とシステム構成
第6章 Most-Popular推薦
第7章 素性ベクトルベースの回帰による個別化
第8章 因子モデルによる個別化

第III部 高度な話題
第9章 潜在ディリクレ分配による因子分解
第10章 コンテキスト依存推薦
第11章 多目的最適化

参考文献
索 引

商品詳細情報

サイズ 21cm
原題 原タイトル:Statistical Methods for Recommender Systems
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

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