Recommender Systems Handbook读书笔记(2)

Recommender Systems Handbook读书笔记(2)

 

本周看完了第四章。全书共25章。

从已经看过的内容来看，这本书对推荐系统的介绍比较全面，另外也深入介绍一些具体的算法，给出具体的计算公式。这些公式中有一些的数学符号我已经记不清具体含义了。

以下是前四章的内容概括：
第一章：全书介绍；
第二章：推荐系统中使用的数据挖掘方法，分为：数据处理（相似度度量、抽样、降维、降噪）、分类（具体算法有最近邻、决策树、基于规则的分类、贝叶斯分类、人工神经网络、支持向量机）、聚类分析、关联规则挖掘
第三章：基于内容的推荐系统：State of the Art and Trends。
第四章：基于近邻的推荐方法概览。

以下一小段内容摘译自第四章：

有三种类型的信息搜索：
1：搜索对象清晰可辨；
2：搜索对象不能被完全描述，但是可以被一眼认出；
3：以意外的、偶然的方式获取信息；