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推薦システム 利用可

Ｄｅｅｐａｋ　Ｋ．Ａｇａｒｗａｌ／著 -- 共立出版 -- 2018.4 -- 417.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 書庫 417.1/ｱｶﾙ/一般Ｈ 120540001 一般 利用可

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タイトル 推薦システム
書名ヨミ スイセン　システム
副書名 統計的機械学習の理論と実践
著者名 Ｄｅｅｐａｋ　Ｋ．Ａｇａｒｗａｌ ／著, Ｂｅｅ‐Ｃｈｕｎｇ　Ｃｈｅｎ ／著, 島田　直希 ／訳, 大浦　健志 ／訳  
著者ヨミ アガルワル，Ｄ．Ｋ． , チェン，Ｂ．Ｃ． , シマダ，ナオキ , オオウラ，タケシ  
出版者 共立出版  
出版年 2018.4
ページ数等 ３３２ｐ
大きさ ２１ｃｍ
原書名 原タイトル：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ
一般件名 確率過程 , 数理統計学 , 機械学習  
ISBN 4-320-12430-8
ISBN13桁 978-4-320-12430-1
定価 ３８００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120186875
NDC8版 417.1
NDC9版 417.1
著者紹介 【Ｄｅｅｐａｋ　Ｋ．Ａｇａｒｗａｌ】ウェブアプリケーションの適合性（訳注：利用者の要求に適合する情報を提供する性能）を向上させるための最先端の機械学習と統計的手法の開発と導入を数年にわたって経験しているビッグデータのアナリストである。また，推薦システムやオンライン広告の分野で，大規模データにおける困難な問題を解決するための新しい技術の研究も経験している。米国統計協会のフェローであり，トップレベルのジャーナルの統計に関連する分野の編集者である。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 
著者紹介 【Ｂｅｅ－Ｃｈｕｎｇ　Ｃｈｅｎ】幅広い産業における最先端の推薦システムの開発経験および研究経験を持つ優れた技術者であり，ＬｉｎｋｅｄＩｎのホームページやモバイルフィード，Ｙａｈｏｏ！ホームページ，Ｙａｈｏｏ！ニュースなどにおける推薦アルゴリズムの重要な設計者であった。主要な研究分野は，推薦システム，データマイニング，機械学習，ビッグデータ分析である。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 

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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
第１部　導入（古典的手法；推薦問題における探索と活用；推薦システムの評価）
第２部　一般的な問題設定（問題設定とシステム構成；Ｍｏｓｔ‐Ｐｏｐｕｌａｒ推薦；素性ベクトルベースの回帰による個別化；因子モデルによる個別化）
第３部　高度な話題（潜在ディリクレ分配による因子分解；コンテキスト依存推薦；多目的最適化）

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