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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. [1]

伴随着蓬勃发展的视频业务及内容，海量的视频信息常常导致用户选择困难，视频推荐技术随之诞生。传统的协同过滤算法存有推荐精度不高以及系统自身冷启动等问题。文章中设计并开发出一种基于Web挖掘的个性化视频推荐系统。该方法是采用用户Web日志模式进行分析，搜聚用户行为与属性建立效用数据矩阵，生成目标用户兴趣模型，在针对稀疏数据处理中采用PCA方式进行数据降维处理，也将内容和协同过滤的推荐优势同构化形成混合推荐算法，改进相似度计算方式。最终，实验结果验证了基于内容和协同过滤的混合推荐算法的平均绝对误差（MAE）比传统的基于内容或协同过滤算法整体降低了15%和6%。最后，利用Python Web技术和文章改进的算法搭建了电影推荐的原型系统。

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基于协同过滤的图书推荐系统设计与实现，孙广东，，随着信息技术的发展，网络资源呈爆炸式增长，产生了信息过载的问题。个性化推荐技术是解决信息过载的有效手段，其中，协同过滤是

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推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

6篇优秀的推荐系统设计与实现的高级别论文，共300多页，详细介绍推荐系统的理论及平台设计实现