Applied Recommender Systems with Python: Build Recommender Systems with Deep Learning, NLP and Graph-Based Techniques
Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию современных рекомендательных систем с использованием Python. Авторы подробно рассматривают как классические подходы, так и передовые методы, включая глубокое обучение, обработку естественного языка (NLP) и графовые техники.
В книге последовательно излагаются фундаментальные концепции рекомендательных систем: анализ рыночной корзины (association rule mining), контентная фильтрация, коллаборативная фильтрация и гибридные системы. Особое внимание уделяется практической реализации алгоритмов с использованием популярных библиотек Python.
Отличительной особенностью издания является глубокое погружение в современные технологии: нейронные сети для рекомендаций, методы NLP для анализа текстовых данных пользователей и товаров, а также графовые алгоритмы для моделирования сложных взаимосвязей в данных. Книга содержит множество примеров кода и реальных кейсов.
Издание подходит как для специалистов по data science, желающих углубить знания в области рекомендательных систем, так и для разработчиков, стремящихся внедрить персонализированные рекомендации в свои проекты. Практический подход делает книгу ценным ресурсом для решения реальных бизнес-задач.
