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技術評審員簡介
前言
第1章 推薦引擎介紹1
1.1推薦引擎定義1
1.2推薦繫統的必要性3
1.3大數據對推薦繫統的推動作用4
1.4推薦繫統類型4
1.4.1協同過濾推薦繫統4
1.4.2基於內容的推薦繫統5
1.4.3混合推薦繫統6
1.4.4情境感知推薦繫統7
1.5推薦繫統技術的發展8
1.5.1Mahout在可擴展推薦繫統中的應用8
1.5.2Apache Spark在可擴展實時推薦繫統中的應用9
1.6本章小結12
第2章 構建第一個推薦引擎13
2.1構建基礎推薦引擎14
2.1.1載入並格式化數據15
2.1.2計算用戶相似度17
2.1.3為用戶預測未知評級18
2.2本章小結24
第3章 推薦引擎詳解25
3.1推薦引擎的發展26
3.2基於近鄰算法的推薦引擎27
3.2.1基於用戶的協同過濾29
3.2.2基於項目的協同過濾30
3.2.3優點32
3.2.4缺點32
3.3基於內容的推薦繫統32
3.3.1用戶畫像生成35
3.3.2優點36
3.3.3缺點36
3.4情境感知推薦繫統37
3.4.1情境定義38
3.4.2前置過濾法40
3.4.3後置過濾法40
3.4.4優點41
3.4.5缺點41
3.5混合推薦繫統41
3.5.1加權法42
3.5.2混合法42
3.5.3層疊法42
3.5.4特征組合法42
3.5.5優點43
3.6基於模型的推薦繫統43
3.6.1概率法44
3.6.2機器學習法44
3.6.3數學法44
3.6.4優點45
3.7本章小結45
第4章 數據挖掘技術在推薦引擎中的應用46
4.1基於近鄰算法的技術47
4.1.1歐氏距離47
4.1.2餘弦相似度48
4.1.3Jaccard相似度51
4.1.4皮爾遜相關繫數51
4.2數學建模技術53
4.2.1矩陣分解53
4.2.2交替最小二乘法55
4.2.3奇異值分解55
4.3機器學習技術57
4.3.1線性回歸57
4.3.2分類模型59
4.4聚類技術69
4.5降維71
4.6向量空間模型75
4.6.1詞頻75
4.6.2詞頻-逆文檔頻率76
4.7評估技術78
4.7.1交叉驗證79
4.7.2正則化80
4.8本章小結82
第5章 構建協同過濾推薦引擎83
5.1在RStudio上安裝recommenderlab83
5.2recommenderlab包中可用的數據集85
5.3探討數據集88
5.4使用recommenderlab構建基於用戶的協同過濾89
5.4.1準備訓練數據和測試數據90
5.4.2創建一個基於用戶的協同模型90
5.4.3在測試集上進行預測92
5.4.4分析數據集93
5.4.5使用k折交叉驗證評估推薦模型95
5.4.6評估基於用戶的協同過濾96
5.5構建基於項目的推薦模型99
5.5.1構建IBCF推薦模型100
5.5.2模型評估103
5.5.3模型準確率度量104
5.5.4模型準確率繪圖105
5.5.5IBCF參數調優107
5.6使用Python構建協同過濾110
5.6.1安裝必要包110
5.6.2數據源110
5.7數據探討111
5.7.1表示評級矩陣113
5.7.2創建訓練集和測試集114
5.7.3構建UBCF的步驟115
5.7.4基於用戶的相似度計算115
5.7.5預測活躍用戶的未知評級116
5.8使用KNN 進行基於用戶的協同過濾117
5.9基於項目的推薦118
5.9.1評估模型119
5.9.2KNN訓練模型120
5.9.3評估模型120
5.10本章小結120
第6章 構建個性化推薦引擎121
6.1個性化推薦繫統122
6.2基於內容的推薦繫統122
6.2.1構建一個基於內容的推薦繫統123
6.2.2使用 R語言構建基於內容的推薦123
6.2.3使用Python語言構建基於內容的推薦133
6.3情境感知推薦繫統144
6.3.1構建情境感知推薦繫統144
6.3.2使用R語言構建情境感知推薦145
6.4本章小結150
第7章 使用Spark構建實時推薦引擎151
7.1Spark 2.0介紹152
7.1.1Spark架構152
7.1.2Spark組件154
7.1.3Spark Core154
7.1.4Spark的優點156
7.1.5Spark設置156
7.1.6SparkSession157
7.1.7彈性分布式數據集158
7.1.8關於ML流水線158
7.2使用交替最小二乘法進行協同過濾160
7.3使用PySpark構建基於模型的推薦繫統162
7.4MLlib推薦引擎模塊163
7.5推薦引擎方法164
7.5.1實現164
7.5.2基於用戶的協同過濾172
7.5.3模型評估173
7.5.4模型選擇和超參數調優174
7.6本章小結179
第8章 通過Neo4j構建實時推薦180
8.1圖數據庫種類181
8.2Neo4j183
8.2.1Cypher查詢語言184
8.2.2節點語法184
8.2.3關繫語法185
8.2.4構建第一個圖185
8.3Neo4j Windows安裝192
8.4Neo4j Linux安裝194
8.4.1下載Neo4j194
8.4.2設置Neo4j195
8.4.3命令行啟動Neo4j195
8.5構建推薦引擎197
8.5.1將數據加載到Neo4j197
8.5.2使用Neo4j生成推薦200
8.5.3使用歐氏距離進行協同過濾201
8.5.4使用餘弦相似度進行協同過濾206
8.6本章小結209
第9章 使用Mahout構建可擴展的推薦引擎210
9.1Mahout簡介211
9.2配置Mahout211
9.2.1Mahout單機模式211
9.2.2Mahout分布式模式218
9.3Mahout的核心構建模塊220
9.3.1基於用戶的協同過濾推薦引擎組件220
9.3.2使用Mahout構建推薦引擎223
9.3.3數據描述223
9.3.4基於用戶的協同過濾225
9.4基於項目的協同過濾228
9.5協同過濾評估231
9.6基於用戶的推薦評估231
9.7基於項目的推薦評估232
9.8SVD推薦繫統235
9.9使用Mahout進行分布式推薦236
9.10可擴展繫統的架構240
9.11本章小結241
第10章 推薦引擎的未來242
10.1推薦引擎的未來242
10.2推薦繫統的發展階段243
10.2.1一般的推薦繫統243
10.2.2個性化推薦繫統244
10.2.3未來的推薦繫統245
……

《自己動手做推薦引擎》是一本推薦引擎技術的綜合入門指南。詳細介紹使用R、Python、Spark、Mahout、Neo4j技術實現諸如協同過濾、基於內容的推薦引擎和情境感知推薦引擎等內容。該書也介紹了行業內廣泛使用的各種推薦引擎及其實現。此外，該書還涵蓋一些推薦引擎中常用的流行數據挖掘技術，並在最後簡要討論了推薦引擎的未來方向。
該書適合想要使用R、Python、Spark、Neo4j和Hadoop構建復雜預測決策繫統及推薦引擎的初學者和有經驗的數據科學家閱讀。

(印)蘇雷什·庫馬爾·戈拉卡拉(Suresh Kumar Gorakala) 著 左妍 譯