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书籍基本信息

书名：推荐系统与深度学习

ISBN：978-3-16-148410-0

作者：周志华

出版社：人民邮电出版社

出版时间：2018年

书籍页数：368页

推荐等级：9.5

豆瓣评分：8.8/488人评价

书籍特色

• 结合推荐系统与深度学习，深入浅出地介绍相关理论和技术
• 丰富的实例和案例，帮助读者更好地理解抽象概念
• 包含大量源代码，方便读者实践和应用

书籍简介

《推荐系统与深度学习》一书全面介绍了推荐系统与深度学习的关系，从基础理论到实际应用，深入浅出地讲解了相关算法和技术。本书适合对推荐系统、深度学习感兴趣的读者，尤其是希望从事相关领域研究和开发的人员。

本书内容包括：

• 推荐系统的基本概念和常用算法
• 深度学习在推荐系统中的应用
• 推荐系统的评估和优化
• 实际应用案例

书籍目录

1. 推荐系统概述
2. 协同过滤算法
3. 基于内容的推荐
4. 深度学习在推荐系统中的应用
5. 推荐系统的评估与优化
6. 实际应用案例

作者介绍：

周志华，上海交通大学教授，主要从事机器学习、数据挖掘、推荐系统等方面的研究。他的著作《机器学习》深受读者喜爱，被誉为“机器学习领域的经典之作”。

书评：

推荐理由：

1. 深入浅出地介绍了推荐系统与深度学习的关系，适合不同层次的读者阅读。
2. 丰富的实例和案例，帮助读者更好地理解抽象概念。
3. 包含大量源代码，方便读者实践和应用。

批评意见：

1. 部分内容较为基础，对有一定基础的读者可能略显重复。
2. 实际应用案例较少，缺乏对实际问题的深入剖析。

书籍影响：

《推荐系统与深度学习》一书在推荐系统与深度学习领域产生了广泛的影响，为相关领域的研究和应用提供了重要的参考。

相关资源：

电子版：

• 官方授权平台：京东电子书
• 图书馆资源：许多公共图书馆提供电子书借阅服务，你可以通过[图书馆名称]的网站免费借阅《推荐系统与深度学习》的PDF版本。
• 学术资源：如果你是学生或教师，可以通过[大学/机构名称]的图书馆系统访问该书的电子版。
• 其他合法渠道：[其他合法渠道名称]

比较：

与其他推荐系统与深度学习相关书籍相比，《推荐系统与深度学习》在以下几个方面具有优势：

1. 深度结合推荐系统与深度学习，内容更全面。
2. 丰富的实例和案例，更贴近实际应用。
3. 包含大量源代码，方便读者实践。

用户打分

1. 用户1：这本书非常不错，深入浅出地介绍了推荐系统与深度学习的关系，推荐给对这方面感兴趣的读者。
2. 用户2：虽然有些内容较为基础，但整体来说是一本很好的入门书籍。
3. 用户3：这本书让我对推荐系统与深度学习有了更深入的了解，值得一读。
4. 用户4：书中实例和案例丰富，对实际应用有很大帮助。
5. 用户5：这本书让我对推荐系统有了全新的认识，推荐给所有对这方面感兴趣的人。