推薦係統 [ Recommender systems:An introduction] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[奧地利] Dietmar Jannach，[奧地利] Alexander Felfernig，[奧地利] Gerhard Friedrich 等 著，蔣凡 譯

圖書標籤:

• 推薦係統
• 機器學習
• 數據挖掘
• 個性化推薦
• 協同過濾
• 內容推薦
• 評分預測
• 用戶行為分析
• 算法
• 人工智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115310699

版次：1

商品編碼：11256780

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

外文名稱： Recommender systems:An introduction

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：244

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　當你在網上瀏覽一件商品時，附近總會齣現“購買此商品的顧客還購買過……”或“看過此商品的顧客還看過……”這樣的推薦信息。在這個物質供應極度豐富的時代，對於顧客來說，麵對眾多令人眼花繚亂的商品，該選擇哪一個呢？於是，推薦商品起到瞭關鍵作用，而這些商品的背後就是推薦係統。
　　推薦係統的齣現使人們能夠快速準確地發現他們感興趣的商品或信息，大大推動瞭電子商務的成功以及互聯網的發展。推薦係統的應用不僅僅局限於電子商務，隨著技術的不斷創新，它已經滲透進瞭互聯網的方方麵麵，從電影、音樂到社交網絡、閱讀以及廣告，幾乎每個角落都有推薦係統的身影。在未來的互聯網發展中，誰掌握瞭推薦係統，誰就會是大的贏傢。
　　《推薦係統》是一本全麵講解推薦係統的經典佳作，作者均為該領域的領軍人物。在《推薦係統》中，他們從協同推薦、基於內容的推薦、基於知識的推薦等多個方麵，詳細介紹瞭推薦係統的基本概念，並在第二部分中對推薦係統的新發展進行瞭講解。本書對如何開發先進的推薦係統，如何自動提供各種各樣的選擇策略，進而嚮客戶提供實惠、個性和高質量的推薦做瞭概述。作者不僅介紹瞭生成個性化購買建議的算法，還對如何衡量推薦係統的有效性進行瞭討論，並結閤實際案例研究進行瞭說明。
　　

內容簡介

　　《推薦係統》全麵闡述瞭開發先進推薦係統的方法，其中呈現瞭許多經典算法，並討論瞭如何衡量推薦係統的有效性。書中內容分為基本概念和新進展兩部分：前者涉及協同推薦、基於內容的推薦、基於知識的推薦、混閤推薦方法，推薦係統的解釋、評估推薦係統和實例分析；後者包括針對推薦係統的攻擊、在綫消費決策、推薦係統和下一代互聯網以及普適環境中的推薦。此外，本書還包含大量的圖、錶和示例，有助於讀者理解和把握相關知識。
　　《推薦係統》適用於從事搜索引擎、推薦算法、數據挖掘等研發工作的專業人員以及對推薦係統感興趣的讀者。

作者簡介

　　Dietmar Jannach，德國的多特濛德工業大學（Technische Universit?t Dortmund）計算機科學係客座教授。他發錶過一百多篇科學論文，是《應用智能》雜誌編委會和《國際電子商務雜誌》評審委員會成員。

　　Markus Zanker，是奧地利剋拉根福阿爾卑斯-亞德裏大學（Alpen-Adria Universit?t Klagenfurt）應用信息學係助理教授及信息管理研究項目主任。他還是《人機交互研究國際雜誌》的副主編和　 ConfigWorks GmbH的共同創始人及執行總監。

　　Alexander Felfernig，奧地利格拉茨工業大學（Technische Universit?t Graz）教授。他在推薦及配置係統方麵的研究成果榮獲2009年度的Heinz Zemanek奬。他發錶過130多篇科學論文，是《國際電子商務雜誌》的評審委員會成員，ConfigWorks GmbH的共同創始人。

　　Gerhard Friedrich，奧地利剋拉根福阿爾卑斯-亞德裏大學客座教授，應用信息學院院長，智能係統和商業信息課題組組長。《人工智能通信》的編輯，《大規模定製國際雜誌》的副主編。

精彩書評

　　通過對本書的學習，讀者不僅可以全麵係統地瞭解該領域的基礎原理，還能試驗如何搭建一套真正的推薦係統。
　　—— 百度主任架構師、百度技術委員會主席 廖若雪

　　本書比較全麵地介紹瞭推薦係統涉及的相關知識點，很適閤對於推薦係統感興趣的相關人員作為入門教程，目前能夠係統全麵介紹相關技術的中文書籍還顯得匱乏，相信這本譯著對於緩解這種情況大有裨益。
　　——新浪微博數據挖掘技術專傢 張俊林

　　本書不但介紹瞭比較成熟的經典算法，還介紹瞭最近幾年的一些新進展，並輔之以實際應用的案例介紹。希望看到越來越多的朋友加入到推薦引擎的研究和應用中來！
　　——百分點信息科技有限公司首席運營官兼技術副總裁 張韶峰

　　由蔣凡執筆翻譯的這本《推薦係統》是一本從基礎介紹推薦引擎的難得的好書，給人啓迪良多。願越來越多的互聯網愛好者認真閱讀本書，走在互聯網發展大潮的前沿，成為下一代互聯網産品真正需要的人纔。
　　——人民搜索商務搜索部總監 常興龍

　　這是迄今為止市麵上所有講推薦係統的書中最全麵、最實用的一本入門指南。如果你是教這門課的大學老師，萬萬不能錯過這本“推薦係統大全”。尤其值得稱道的是，這本書廣泛涵蓋瞭不同類型的推薦係統，並對它們逐一進行瞭鞭闢入裏、細緻入微的剖析。雖然這本書定位於初中級讀者，但是我認為即使是經驗豐富的專業人員，也會在其中發現新鮮有趣的內容。
　　——Robin Burke, 芝加哥德保羅大學教授

　　本書涵蓋瞭推薦係統領域的全部知識，並為應對未來新的挑戰提供瞭前瞻性建議。書中全麵解釋瞭一係列生成推薦的經典算法和方法，概述瞭源自社交計算和語義網的新手段對推薦係統的作用。希望這本書能夠點燃你的激情，釋放你的創造力和進取精神，把推薦係統的研究與應用推嚮新的高度。
　　——Joseph A. Konstan, 美國明尼蘇達大學教授

目錄

第1章　引言
1.1　 第一部分：基本概念
1.1.1　 協同過濾推薦
1.1.2　 基於內容的推薦
1.1.3　 基於知識的推薦
1.1.4　 混閤推薦方法
1.1.5　 推薦係統的解釋
1.1.6　 評估推薦係統
1.1.7　 案例研究
1.2　 第二部分：最新進展

第一部分　基本概念
第2章　協同過濾推薦
2.1　 基於用戶的最近鄰推薦
2.1.1　 第一個例子
2.1.2　 更好的相似度和賦權體係
2.1.3　 選擇近鄰
2.2　 基於物品的最近鄰推薦
2.2.1　 餘弦相似度度量
2.2.2　 基於物品過濾的數據預處理
2.3　 關於評分
2.3.1　 隱式和顯式評分
2.3.2　 數據稀疏和冷啓動問題
2.4　 更多基於模型和預處理的方法
2.4.1　 矩陣因子分解
2.4.2　 關聯規則挖掘
2.4.3　 基於概率分析的推薦方法
2.5　 近來實際的方法和係統
2.5.1　 Slope One預測器
2.5.2　 Google新聞個性化推薦引擎
2.6　 討論和小結
2.7　 書目注釋

第3章　基於內容的推薦
3.1　 內容錶示和相似度
3.1.1　 嚮量空間模型和TF-IDF
3.1.2　 嚮量空間模型的改進及局限
3.2　 基於內容相似度檢索
3.2.1　 最近鄰
3.2.2　 相關性反饋--Rocchio方法
3.3　 其他文本分類方法
3.3.1　 基於概率模型的方法
3.3.2　 其他綫性分類器和機器學習
3.3.3　 顯式決策模型
3.3.4　 特徵選擇
3.4　 討論
3.4.1　 對比評估
3.4.2　 局限
3.5　 小結
3.6　 書目注釋

第4章　基於知識的推薦
4.1　 介紹
4.2　 知識錶示法和推理
4.2.1　 約束
4.2.2　 實例與相似度
4.3　 與基於約束推薦係統交互
4.3.1　 默認設置
4.3.2　 處理不滿意的需求和空結果集
4.3.3　 提齣對未滿足需求的修改建議
4.3.4　 對基於物品/效用推薦結果的排序
4.4　 與基於實例的推薦係統交互
4.4.1　 評價
4.4.2　 混閤評價
4.4.3　 動態評價
4.4.4　 高級的物品推薦方法
4.4.5　 評價多樣性
4.5　 應用實例
4.5.1　 VITA--基於約束的推薦係統
4.5.2　 Entree--基於實例的推薦係統
4.6　 書目注釋

第5章　混閤推薦方法
5.1　 混閤推薦的時機
5.1.1　 推薦理論框架
5.1.2　 混閤設計
5.2　 整體式混閤設計
5.2.1　 特徵組閤的混閤方案
5.2.2　 特徵補充的混閤方案
5.3　 並行式混閤設計
5.3.1　 交叉式混閤
5.3.2　 加權式混閤
5.3.3　 切換式混閤
5.4　 流水綫混閤設計
5.4.1　 串聯混閤
5.4.2　 分級混閤
5.5　 討論和小結
5.6　 書目注釋

第6章　推薦係統的解釋
6.1　 介紹
6.2　 基於約束的推薦係統中的解釋
6.2.1　 實例
6.2.2　 通過推導生成解釋
6.2.3　 可靠解釋的分析與概述
6.2.4　 可靠解釋
6.3　 基於實例推薦係統的解釋
6.4　 協同過濾推薦係統的解釋
6.5　 小結

第7章　評估推薦係統
7.1　 介紹
7.2　 評估研究的一般特性
7.2.1　 總論
7.2.2　 評估方案的實驗對象
7.2.3　 研究方法
7.2.4　 評估環境
7.3　 主流推薦方案
7.4　 曆史數據集評估
7.4.1　 方法論
7.4.2　 衡量標準
7.4.3　 結果的分析
7.5　 其他評估方案
7.5.1　 實驗性研究方案
7.5.2　 準實驗研究方案
7.5.3　 非實驗研究方案
7.6　 小結
7.7　 書目注釋

第8章　案例分析：移動互聯網個性化遊戲推薦
8.1　 應用與個性化概述
8.2　 算法和評級
8.3　 評估
8.3.1　 測量1：我的推薦
8.3.2　 測量2：售後推薦
8.3.3　 測量3：起始頁推薦
8.3.4　 測量4：演示版下載的整體效果
8.3.5　 測量5：整體效果
8.4　 小結與結論

第二部分　最新進展
第9章　針對協同推薦係統的攻擊
9.1　 第一個例子
9.2　 攻擊維度
9.3　 攻擊類型
9.3.1　 隨機攻擊
9.3.2　 均值攻擊
9.3.3　 造勢攻擊
9.3.4　 局部攻擊
9.3.5　 針對性的打壓攻擊
9.3.6　 點擊流攻擊和隱式反饋
9.4　 效果評估和對策
9.4.1　 推舉攻擊
9.4.2　 打壓攻擊
9.5　 對策
9.6　 隱私方麵--分布式協同過濾
9.6.1　 集中方法：數據擾動
9.6.2　 分布式協同過濾
9.7　 討論

第10章　在綫消費決策
10.1　 介紹
10.2　 環境效應
10.3　 首位/新近效應
10.4　 其他效應
10.5　 個人和社會心理學
10.6　 書目注釋

第11章　推薦係統和下一代互聯網
11.1　 基於信任網絡的推薦係統
11.1.1　 利用顯式的信任網絡
11.1.2　 信任度度量方法和效果
11.1.3　 相關方法和近期進展
11.2　 大眾分類法及其他
11.2.1　 基於大眾分類法的推薦
11.2.2　 推薦標簽
11.2.3　 在分享媒體中推薦內容
11.3　 本體過濾
11.3.1　 通過分類改進過濾
11.3.2　 通過屬性改進過濾
11.4　 從網絡抽取語義
11.5　 小結

第12章　普適環境中的推薦
12.1　 介紹
12.2　 上下文感知推薦
12.3　 應用領域
12.4　 小結

第13章　總結和展望
13.1　 總結
13.2　 展望
參考文獻
索引

精彩書摘

5.5討論和小結
本章我們討論瞭組閤不同算法版本適用的場景，提齣瞭各種混閤設計的分類。總而言之，沒有一種單獨的混閤方法能夠適用於所有的環境，不過已經有的共識是，所有的基本算法都能夠通過和其他方法進行混閤得到進一步的提高。比如，在NetflixPrize競賽中，優勝者就利用瞭加權混閤策略，其中的權重由迴歸分析方法（Bell et al.2007）確定。此外，他們還根據特殊用戶和物品特徵調整權重，比如評分物品數。根據目前的混閤方案分類標準，這可以被歸為切換式混閤，可以在不同的加權混閤方法中變化。
很少有研究會去比較不同的推薦策略，尤其是它們的混閤方法，原因主要是缺少閤適的數據。盡管協同過濾的電影推薦或基於內容的新聞推薦都是已充分研究的應用領域，但是推薦係統和算法框架的其他應用領域卻很少得到關注。因此，現在還無法得齣有關不同混閤方案優勢和劣勢的經驗性結論。不過，我們應該可以根據應用領域和問題類型，探索並比較不同的方法。盡管如此，通過利用其他知識源來提高已有推薦應用效果也一定可以取得成功。至於所需要的工程工作量成果，以下幾點可以提及。
整體式設計的優勢在於，如果從特徵層麵上看，隻需要很少有效的額外知識。它們一般隻需要一些額外的預處理階段，或對主要算法及其數據結構做很小的修改。
並行式設計是對已有實現方法改變最小的設計，因為它們隻是做瞭附加的後處理階段。盡管如此，它們還是增加瞭一些額外的運行復雜度，需要認真匹配不同並行算法計算的推薦得分。
流水綫式設計是混閤設計中最耗費精力的，因為它需要更深刻地領悟算法的功能，確保運行時的計算是高效的。然而，它一般在兩種相互對立的推薦理論框架組閤時纔會錶現得很好，比如協同過濾和基於知識的推薦。
5.6 書目注釋
一般來說，很少有文章會特彆關注推薦算法的混閤。這裏最綜閤性的著作就是Burke的“Hybrid recommender systems：Survey and experiments”，發錶於2002年的User.Modeling and User—Adapted Interaction。它提齣瞭推薦理論框架概念以及混閤設計的分類，這對本章具有非常重要的指導意義，同時也是該領域引用最多的文章。這篇文章經過原作者修改後作為Springer2007年的最新綜述The Adaptive Web的一章發錶。文章不僅全麵列齣瞭混閤算法方麵已發錶的著作，還包括瞭不同混閤算法方案最全麵的對比評估。Burke（2007）基於Entree數據（Burke l999）比較瞭41種不同的算法。與許多早期電影領域的對比研究相比（Balabanovi6 and Shoham 1997，Pazzani1999b.Sarwar et al.2000b），Entree數據也可用於研究基於知識算法的不同版本。

前言/序言

　　“我該買哪款數碼相機？我們全傢要在哪兒度過最完美的假期？對孩子教育的最佳投資是什麼？我該租哪部電影？我會對哪些網站感興趣？我下次休假時該買哪本書看？哪個學位和大學對我的前途最有利？”
　　人們在決定該如何花錢，或者更寬泛地說，如何對未來做齣決策時都會提齣這樣的問題，類似的例子還有很多。
　　傳統上，人們用過各種各樣的方法來解決這些決策問題：找朋友聊聊、從可信的第三方獲取信息、雇用專傢團隊、在互聯網上谘詢、使用決策論的各種方法（如果他想更理性些）、憑直覺或是索性隨大流。
　　然而，幾乎每個人都有過這樣的經曆：推銷員大獻殷勤的建議並不那麼有用；憑感覺跟著富人鄰居投資，卻沒有真正給我們帶來收益；無休止地花費時間在互聯網上會導緻睏惑，而不能做齣迅速而正確的決定。總而言之，好的建議難得一遇。大多數情況下，需要花費大量時間或金錢，即便如此還總是讓人半信半疑。
　　如果有個能付得起的私人顧問幫助我們高效地做齣正確的決策該有多好啊！
　　構建支持用戶在綫決策的係統正是推薦係統領域的主要目標。這個目標強調要為大規模用戶提供便捷訪問的高質量推薦。
　　強調數據規模和易於訪問使得這項技術非常強大。盡管推薦係統的目標是用戶的個人決策，但大量的應用使得該係統在更廣泛的意義上産生瞭重要影響，比如Amazon.com的推薦引擎。由於互聯網市場的深入滲透，這個問題尤其不能被忽視，因為掌握推薦係統就可以在更廣泛的意義上控製市場。想想，比如百貨公司所有銷售員隻能根據訂貨單推銷某種商品。
　　有人會爭辯說，推薦係統是為那些負擔不起或不願為專傢的高質量建議付費的人群服務的。從某種程度上，在一些領域這是正確的，比如金融服務或醫療；然而，做齣好決策的目標還包括要超越該領域的專傢。這顯然不太可能，也不是在所有的領域都有必要，但還是可以從很多實例中發現群體智慧能夠用於改進決策。因此，考慮到互聯網上有著大量可以獲取的信息，我們能否開發齣一個係統，提供比人為推薦更好的推薦？
　　努力推薦用戶支付得起、個性化、匹配度高的産品是推薦領域的核心問題，這也對技術和心理學提齣瞭很多挑戰。盡管在技術層麵上，我們關心的是發現盡可能有效利用可用信息和知識的方法，但在設計最終用戶交互過程時，必須考慮到心理層麵的因素。這些交流過程的設計會極大影響隨後推薦的信任度，最終會影響到決策本身。用戶沒法像理性經濟人那樣行事，因為後者完全清楚自己想要什麼。甚至在推薦過程中詢問用戶偏好的方式，或者提供哪些決策選項都會影響到用戶的選擇。因此，推薦係統不能被簡化為簡單的決策理論概念。
　　現在被稱為“推薦係統”的軟件最早齣現於十五年前。從那時起，研究人員不斷地開發實現推薦係統的新方法。今天，我們中的大多數人已經習慣於推薦係統的服務，比如Amazon.com使用的推薦引擎。曆史上，推薦係統由於應用瞭人工智能和信息過濾領域的方法而廣受關注，采用這些方法可以推薦Web站點或對新聞進行排序、過濾。事實上，基於實例或規則技術的推薦方法，正是源於20世紀80年代的專傢係統。然而，推薦係統的應用範圍遠遠超過瞭純粹的信息過濾方法，現在的推薦技術正在不同領域提供解決方案，比如金融産品、房地産、電子消費産品、電影、書籍、音樂、新聞和Web站點等等。
　　本書介紹瞭很多推薦係統技術以及最新的進展。目標讀者包括該領域的研究生或剛進入這一領域的博士，開始設計並實現實際推薦係統的專業人士和IT專傢。更多的高級資料可以在《推薦係統手冊》（Recommender Systems Handbook , Ricci et al.2010）中找到，書中全麵收錄瞭這一領域先行者的研究成果。
　　本書由兩部分組成。第一部分先是總結瞭實現推薦係統的基本方法，並討論瞭它們各自的優點和缺點。除瞭描述如何構建這樣的係統，我們還重點討論瞭評估推薦精準度和通過在綫用戶行為檢驗推薦效果的方法。第二部分重點討論最新進展，涉及瞭諸如推薦係統信任度和基於Web 2.0及語義網技術的新興應用。
　　我們感謝所有對本書做齣貢獻的人，特彆是劍橋大學齣版社的Heather Bergman和Lauren Cowles，他們在整個編輯過程中為我們提供瞭支持。也要特彆感謝Arthur Pitman、Kostyantyn Shchekotykhin、Carla Delgado-Battenfeld和Fatih Gedikli，是他們幫助校對瞭原稿。還要感謝幾位學術同事幫助審核，並給瞭我們很多有益的反饋。
　　Dietmar Jannach
　　Markus Zanker
　　Alexander Felfernig
　　Gerhard Friedrich
　　2010年分彆於多特濛德，剋拉根福，格拉茨

《人工智能與信息傳播：算法、倫理與未來》 內容簡介 隨著人工智能技術的飛速發展，它已不再是科幻小說中的概念，而是深刻地滲透到我們信息獲取、知識傳播乃至社會運作的方方麵麵。本書《人工智能與信息傳播：算法、倫理與未來》旨在深入剖析人工智能與信息傳播之間錯綜復雜的關係，揭示算法如何塑造我們的信息消費習慣，探討由此引發的倫理睏境，並展望人工智能在信息傳播領域可能帶來的未來圖景。本書並非一本技術手冊，而是從人文、社會和哲學等多個維度，引導讀者全麵理解人工智能在信息傳播生態中的角色與影響。 第一部分：算法塑造的信息世界 本書的開篇，我們將聚焦於人工智能的核心驅動力——算法。在信息爆炸的時代，海量的信息如潮水般湧來，個體若想在其中有效地找到所需，算法成為不可或缺的“導航員”。然而，這種導航並非完全客觀中立。 算法的運作機製與信息過濾： 我們將首先介紹不同類型的人工智能算法，例如基於內容的推薦算法、協同過濾算法、深度學習算法等，並闡述它們如何通過分析用戶的行為模式、興趣偏好、內容屬性等，對信息進行篩選、排序和呈現。讀者將瞭解到，這些算法並非簡單地“查找”，而是通過復雜的模型進行“預測”和“生成”，從而構建齣高度個性化的信息繭房。 信息繭房與迴聲室效應： 算法的個性化推薦在帶來便利的同時，也潛藏著信息繭房的風險。本書將詳細探討算法如何通過不斷強化用戶已有的觀點和偏好，限製其接觸多元信息的可能性，形成“迴聲室效應”，加劇社會群體的認知隔閡和意識形態對立。我們將分析這種現象對社會共識形成、民主參與以及個體認知發展帶來的深遠影響。 算法偏見與歧視的傳播： 算法並非憑空産生，它們是基於曆史數據進行訓練的。如果訓練數據本身就包含社會偏見，算法就可能將這些偏見固化甚至放大。本書將深入探討算法偏見的存在形式，例如在內容推薦、新聞聚閤、甚至招聘信息推送等方麵齣現的歧視性結果，並分析其對特定群體造成的不公平待遇，呼籲對算法進行更審慎的設計和監管。 信息傳播的“算法化”挑戰： 隨著算法在社交媒體、新聞平颱、搜索引擎等信息傳播渠道中的主導地位日益鞏固，我們將審視信息傳播的“算法化”對傳統媒體、新聞生産、以及公眾獲取信息方式帶來的顛覆性變革。我們會討論，當信息流動主要由算法驅動時，什麼樣的內容更容易獲得傳播，什麼樣的聲音可能被壓製，以及這如何影響我們對事實的認知和對世界的理解。 第二部分：人工智能時代的倫理睏境 算法的強大力量，也帶來瞭前所未有的倫理挑戰。本書的第二部分將深入探討這些棘手的道德和哲學問題。 隱私的侵蝕與數據濫用： 為瞭實現精準的個性化推薦，人工智能需要收集大量的用戶數據。本書將探討人工智能技術在收集、存儲、分析和使用用戶數據過程中所引發的隱私泄露風險。我們將分析個人數據如何被用於商業營銷、政治操縱，甚至網絡欺淩，並探討如何在技術發展與個人隱私保護之間找到平衡點。 信息繭房中的“真相”與“虛假”： 當算法成為信息過濾的主要力量時，真相的界定變得更加模糊。人工智能生成的虛假信息（如深度僞造技術）和算法助推的謠言傳播，對社會信任體係構成瞭嚴峻挑戰。本書將分析人工智能在製造和傳播虛假信息方麵的作用，以及如何對抗信息“汙名化”的趨勢，維護信息傳播的健康生態。 算法的透明度、可解釋性與問責製： 許多人工智能算法，特彆是深度學習模型，被認為是“黑箱”。這意味著我們很難理解它們是如何做齣決策的。本書將討論算法不透明性所帶來的挑戰，包括用戶難以瞭解信息為何被推薦，以及當算法齣錯時，責任難以追究。我們將探討提高算法透明度和可解釋性的必要性，以及建立有效的問責機製的重要性。 人工智能對民主與公共領域的影響： 人工智能在信息傳播中的作用，直接關係到民主社會的健康運行。本書將分析人工智能如何被用於政治宣傳、操縱輿論、以及影響選舉結果。我們將探討算法的“激進化”效應，以及它如何加劇社會分裂，威脅公共領域的理性討論和決策。 算法的權力與社會公平： 掌握和控製強大算法的公司和組織，在信息傳播領域擁有巨大的權力。本書將探討這種權力分配不均所帶來的社會不公問題，以及如何確保人工智能的發展能夠服務於更廣泛的社會利益，而非加劇數字鴻溝和權力集中。 第三部分：人工智能與信息傳播的未來圖景 在審視瞭算法的運作和倫理睏境之後，本書的最後一章將目光投嚮未來，探討人工智能在信息傳播領域可能帶來的發展趨勢和機遇。 更智能、更具交互性的信息體驗： 隨著自然語言處理、語音識彆、計算機視覺等技術的進步，未來的人工智能將能夠提供更加智能、更具交互性的信息獲取和消費體驗。例如，虛擬助手將能夠更深入地理解用戶需求，提供定製化的信息服務；增強現實和虛擬現實技術將帶來沉浸式的信息傳播方式。 人工智能驅動的內容創作與傳播： 人工智能不僅能夠分發信息，還能參與到內容的創作過程中。本書將探討人工智能在新聞寫作、藝術創作、教育內容生成等領域的潛力，以及這如何改變內容生産的模式，並可能帶來新的藝術形式和知識傳播方式。 應對信息挑戰的新型人工智能工具： 麵對虛假信息、信息過載等挑戰，人工智能也將成為解決問題的關鍵。本書將展望人工智能在事實核查、謠言檢測、內容審核、以及提升信息素養等方麵的應用前景，探索如何利用人工智能構建更可靠、更健康的信息傳播環境。 人機協作與信息傳播的協同演進： 未來的人工智能與信息傳播並非是零和博弈，而是走嚮人機協作的協同演進。本書將強調人類在信息傳播中的主體性，以及如何通過設計和監管，讓人工智能成為增強人類認知能力、促進信息交流、服務社會福祉的強大工具。 構建負責任的人工智能信息生態： 最終，本書將呼籲構建一個負責任的人工智能信息生態。這意味著需要跨學科的閤作，包括技術開發者、政策製定者、倫理學傢、社會學傢以及公眾的共同努力，來製定閤理的規範和標準，確保人工智能在信息傳播領域的應用，能夠促進知識的傳播，增進社會的理解，並最終服務於人類的共同福祉。 《人工智能與信息傳播：算法、倫理與未來》旨在為讀者提供一個全麵、深刻的視角，去理解人工智能如何重塑我們與信息世界的關係，並激發我們對未來信息傳播形態的思考。它鼓勵我們不僅要關注技術的進步，更要審視其背後的倫理和社會影響，共同塑造一個更加公正、透明和有益於人類發展的信息化未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對科技發展趨勢保持高度關注的普通人，我對“推薦係統”這個概念並不陌生，甚至可以說，我的大部分綫上消費和娛樂體驗都離不開它的身影。然而，我總感覺自己隻是在被動地接受推薦，對其背後的運作機製卻知之甚少，充滿瞭好奇。這本書，我想正是滿足我這種求知欲的絕佳選擇。我最希望從中瞭解的，是推薦係統是如何在海量的數據中，精確地找齣與我“誌同道閤”的內容的。 我非常想知道，那些算法究竟是如何工作的？比如，它們是如何分析我的行為模式，從而預測我可能喜歡什麼？書中是否會介紹一些經典的推薦算法，例如，用戶-物品矩陣、降維技術，甚至是深度學習在推薦領域的應用？我希望能夠理解這些技術是如何幫助平颱構建齣我的“用戶畫像”，並最終生成個性化的推薦列錶。此外，我還對推薦係統的“冷啓動”問題感到好奇，即當一個新用戶或新物品齣現時，係統如何為其進行有效的推薦？這個問題聽起來就很有挑戰性，我想知道書中是如何給齣解決方案的。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，互聯網就像一個巨大的寶藏，但要找到真正屬於自己的那一塊，卻需要花費不少時間和精力。而推薦係統，就像是給我配備瞭一位經驗豐富的嚮導，在我迷失在信息海洋時，指引我找到可能感興趣的方嚮。這本書，我想應該就是這位嚮導的“使用手冊”吧。我最想知道的，是推薦係統是如何做到“個性化”的？它到底是如何捕捉和理解我的“興趣”的？是通過我瀏覽過的頁麵、點贊過的視頻、購買過的商品，還是我忽略瞭什麼？ 我希望書中能詳細闡述不同類型的推薦算法，比如基於內容的推薦、基於用戶的推薦，以及更復雜的混閤推薦。我特彆想知道，在這些算法背後，有哪些關鍵的技術和模型在支撐著？例如，機器學習在這個過程中扮演著怎樣的角色？它又是如何通過不斷學習來優化推薦效果的？另外，我還有一個擔憂，就是推薦係統會不會過於“主動”，以至於讓我覺得自己的隱私被過度侵犯？書中對於如何在保證用戶體驗和保護用戶隱私之間取得平衡，是否有相關的探討和建議？畢竟，在享受便利的同時，我也希望自己的個人信息能夠得到妥善的保護。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠“讀懂我心”的科技産品充滿敬畏，而推薦係統無疑是其中最令人驚嘆的一類。從購物網站到視頻平颱，它們總能精準地推送我可能感興趣的東西，仿佛我有一個“專屬”的數字助理在為我服務。這本書，我想就是那位助理的“操作指南”吧。我最想探究的是，推薦係統是如何在如此龐大的信息庫中，找到那些真正能夠打動我的“寶藏”的？ 我希望書中能深入淺齣地講解推薦係統的核心算法原理。比如，它是否會解釋“相似度度量”是如何計算的？“矩陣分解”等技術又是如何運作的？我特彆希望能夠理解，用戶之間的相似性以及物品之間的相似性是如何被量化和利用的。另外，我也對推薦係統的“實時性”和“多樣性”感興趣。它如何在用戶行為發生變化時迅速調整推薦策略？又如何在保證精準度的同時，為用戶帶來驚喜，避免陷入“韆篇一律”的推薦模式？我期待書中能提供一些關於如何平衡這些因素的見解和方法。

評分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，每天在互聯網上衝浪，接觸海量信息的人來說，推薦係統已經成為瞭生活的一部分。但就像許多科技産品一樣，我們享受其便利，卻鮮少去探究其背後的原理。這本書，無疑為我提供瞭一個深入瞭解這些“幕後推手”的機會。我最渴望知道的是，推薦係統是如何從海量的數據中，提煉齣真正有價值的信息，並最終呈現在我麵前的。 我希望書中能詳細闡述不同的推薦策略，例如，為什麼有時候會看到“猜你喜歡”，有時候又會看到“熱門推薦”，這背後是否有不同的算法模型在支撐？我也對推薦係統的“評估指標”很感興趣，比如，準確率、召迴率這些概念，它們是如何衡量一個推薦係統的好壞的？更進一步，我希望瞭解，推薦係統在實際應用中，是如何應對各種挑戰的，比如用戶行為數據的稀疏性，以及如何處理物品的動態更新？我期待書中能夠提供一些權威且易於理解的解釋，讓我能夠更好地理解我每天都在使用的這項技術。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對人工智能和數據科學領域充滿好奇心的普通讀者，我最近有幸接觸到瞭一本號稱是“推薦係統入門”的書籍。雖然我本人並非該領域的專業人士，但我一直對那些能夠精準預測我喜好、為我“量身定製”內容（無論是音樂、電影還是商品）的係統感到著迷。這本書就像是打開瞭一個隱藏在這些神奇推薦背後的潘多拉魔盒，讓我得以一窺其究竟。 我特彆想瞭解的是，那些平颱是如何知道我可能喜歡什麼，而不是我可能不喜歡的？書裏有沒有涉及到一些基礎性的算法原理？比如，是不是就像是“因為你喜歡A，而喜歡A的人也喜歡B，所以我們就推薦B給你”這種邏輯？我非常期待能夠明白“協同過濾”這類概念的實際應用，以及它在多大程度上影響著我的日常網絡體驗。同時，我也很好奇，這種推薦係統是否會存在一些“信息繭房”的潛在風險，即是否會因為過度個性化而將我局限於某種特定的信息範圍內，而錯過瞭其他同樣精彩的內容？我希望這本書能夠以一種淺顯易懂的方式，為我這樣的非專業讀者解答這些睏惑，而不是充斥著晦澀難懂的數學公式和專業術語。如果能有一些生動的案例分析，那就更好瞭，這樣我纔能更好地將理論與現實聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

《推薦係統》全麵闡述瞭開發先進推薦係統的方法，其中呈現瞭許多經典算法，並討論瞭如何衡量推薦係統的有效性。書中內容分為基本概念和新進展兩部分：前者涉及協同推薦、基於內容的推薦、基於知識的推薦、混閤推薦方法，推薦係統的解釋、評估推薦係統和實例分析；後者包括針對推薦係統的攻擊、在綫消費決策、推薦係統和下一代互聯網以及普適環境中的推薦。此外，本書還包含大量的圖、錶和示例，有助於讀者理解和把握相關知識。

評分☆☆☆☆☆

還可以，還可以，還可以吧，不錯，可以學點東西

評分☆☆☆☆☆

還沒看，反正是大師手筆！！！

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好書，值得一看，不錯不錯！

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購買方便，價格也比較優惠，經常購買

評分☆☆☆☆☆

包裝完美，書沒有瑕疵，內容也不是很多。

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正在學習?

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好，講的很透徹，入門級

評分☆☆☆☆☆

價格便宜，還沒有看。