¿Conoces un gran libro sobre la construcción de sistemas de recomendación?

Answer 1

2016 es un buen año para libros sobre sistemas de recomendación. Se han lanzado dos excelentes libros:

1. Para una audiencia de nivel de posgrado, hay un nuevo libro de Charu Agarwal que es quizás el libro más completo sobre algoritmos de recomendación. Incluye enfoques populares de filtrado colaborativo, así como nuevos basados ​​en bandidos multibrazos: Sistemas de recomendación: El libro de texto.
2. Si eso despierta su interés, continúe con Métodos estadísticos para sistemas de recomendación, un libro de Deepak Agarwal y Bee-chung Chen de LinkedIn. Este profundiza en los problemas estadísticos, comenzando por bandidos (opción curiosa) y luego pasando a modelos avanzados de factor latente y sistemas de recomendación de objetivos múltiples. Este libro es también el primero que he visto que conecta la teoría estadística con problemas en la construcción de sistemas de recomendación en producción y proporciona arquitectura de sistema y algoritmos en el paradigma Map-reduce.

Con estos dos, el único tema que queda por tratar sería la evaluación y la experiencia del usuario de los sistemas de recomendación. Desafortunadamente, todavía no hay un libro que haga justicia a estos temas. Nuestro mejor recurso, por ahora, es este artículo extenso de investigadores de Grouplens, uno de los pioneros de los sistemas de recomendación: Sistemas de recomendación: desde algoritmos hasta la experiencia del usuario.

Alternativamente, Lei Li mantiene una lista de libros de texto del sistema de recomendación que puede consultar: Sistemas de recomendación.

Answer 2

Otro lugar que puede consultar es el código de LensKit en http://lenskit.grouplens.org/.&nbsp ; Hemos creado LensKit para que sea una implementación muy accesible de los algoritmos de recomendación clave y, al mismo tiempo, sea utilizable para aplicaciones de recomendación de pequeña a mediana escala. El código está todo en Java, y todo de código abierto.

Answer 3

Estoy escribiendo un libro sobre la construcción de sistemas de recomendación, que se publicará en una versión temprana. Si es un gran libro aún no está decidido.

El objetivo del libro es proporcionar una guía práctica sobre cómo agregar recomendaciones a las aplicaciones web. Y está escrito para desarrolladores que saben codificar, pero sin ninguna experiencia con sistemas de recomendación.

El libro explica cómo se recopila, procesa y finalmente se usa la evidencia del usuario para calcular las recomendaciones, utilizando ejemplos de sitios como Amazon y Netflix. Se describirán varios métodos diferentes, como el filtrado colaborativo y la factorización matricial.

Sistemas de recomendación práctica
(www.manning.com/falk)