本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核,即智能**技术,系统介绍经典和前沿技术,包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和**算法。 本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容,全书共分6部分: 第1部分(第1章)为背景和基础; 第2部分(第2~4章)为单行为**,是指仅对一种显式反馈(如评分)或一种隐式反馈(如浏览)数据进行建模; 第3部分(第5~6章)为多行为**,是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据; 第4部分(第7~8章)为序列**,是指同时关注用户行为和这些行为的先后顺序; 第5部分(第9~10章)为联邦**,更加关注用户行为中的隐私和数据**问题; 第6部分(第11章)为总结与展望。全书综合梳理了多个智能**问题和相关技术,分析了方法的优缺点和内在联系,并在每章结束时提供了详细的参考文献和有针对性的习题。 本书可以作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材,也可以作为**系统工程师的参考手册。

第1章概述 1.1**技术简介 1.2**问题分类 1.3数学基础知识 1.3.1线性代数 1.3.2概率论 1.3.3神经网络中的激活函数 1.4常用数据集和验证方法 1.4.1常用数据集 1.4.2验证方法 1.5常用评价指标 1.5.1面向评分预测的评价指标 1.5.2面向物品排序的评价指标 1.6深度学习平台简介 1.7本章小结 1.8参考文献 1.9习题 第2章基于显式反馈的评分预测 2.1协同过滤(CF)问题 2.2基于均值填充的方法 2.2.1预测公式 2.2.2讨论 2.3基于邻域的方法 2.3.1基于用户的协同过滤 2.3.2基于物品的协同过滤 2.3.3混合协同过滤 2.3.4讨论 2.4基于矩阵分解的方法 2.4.1概率矩阵分解 2.4.2改进的奇异值分解 2.4.3结合多类偏好上下文的矩阵分解 2.4.4因子分解机 2.5基于深度学习的方法 2.5.1受限玻尔兹曼机 2.5.2自编码器 2.6本章小结 2.7参考文献 2.8习题 第3章基于显式反馈的物品排序 3.1协同排序(CR)问题 3.2粗精迁移排序 3.2.1模型介绍 3.2.2算法流程 3.2.3代码实现 3.2.4实验设置 3.2.5讨论 3.3上下文感知协同排序 3.3.1模型介绍 3.3.2算法流程 3.3.3代码实现 3.3.4实验设置 3.3.5讨论 3.4整全迁移排序 3.4.1模型介绍 3.4.2基于模型的整全迁移排序 3.4.3基于邻域的整全迁移排序 3.4.4代码实现 3.4.5实验设置 3.4.6讨论 3.5本章小结 3.6参考文献 3.7习题 第4章基于隐式反馈的物品排序 4.1单类协同过滤(OCCF)问题 4.2基于热度的方法 4.3基于邻域的方法 4.3.1相似度度量 4.3.2预测公式 4.4基于矩阵分解的方法 4.4.1贝叶斯个性化排序 4.4.2分解的物品相似度 4.4.3基于对数几率损失的矩阵分解 4.4.4基于元素的交替小二乘 4.5基于深度学习的方法 4.5.1神经协同过滤 4.5.2协同降噪自编码器 4.5.3变分自编码器 4.6本章小结 4.7参考文献 4.8习题 第5章基于异构反馈的评分预测 5.1异构协同过滤(HCF)问题 5.2迁移共同分解 5.2.1技术细节 5.2.2算法流程 5.2.3代码实现 5.2.4实验设置 5.2.5讨论 5.3偏好感知迁移 5.3.1技术细节 5.3.2算法流程 5.3.3代码实现 5.3.4实验设置 5.3.5讨论 5.4本章小结 5.5参考文献 5.6习题 第6章基于异构反馈的物品排序 6.1异构单类协同过滤(HOCCF)问题 6.2基于全量的异构反馈建模 6.2.1技术细节 6.2.2算法流程 6.2.3代码实现 6.2.4实验设置 6.2.5讨论 6.3基于角色的异构反馈建模 6.3.1技术细节 6.3.2算法流程 6.3.3代码实现 6.3.4实验设置 6.3.5讨论 6.4基于关系的异构反馈建模 6.4.1技术细节 6.4.2代码实现 6.4.3实验设置 6.4.4讨论 6.5其他异构反馈建模方法 6.5.1基于矩阵分解的方法 6.5.2基于迁移学习的方法 6.5.3基于深度学习的方法 6.6本章小结 6.7参考文献 6.8习题 第7章单行为序列** 7.1序列单类协同过滤(SOCCF)问题 7.2基于分解马尔可夫链的FPMC算法 7.2.1预测公式和优化目标 7.2.2梯度、更新公式和算法流程 7.2.3实验设置 7.2.4讨论 7.3基于分解高阶马尔可夫链的Fossil算法 7.3.1预测公式和优化目标 7.3.2梯度、更新公式和算法流程 7.3.3实验设置 7.3.4讨论 7.4基于双向物品相似度的BIS算法 7.4.1BIS算法的原理 7.4.2BIS算法的实现 7.4.3讨论 7.5基于循环神经网络的GRU4Rec算法 7.5.1GRU4Rec算法的原理 7.5.2GRU4Rec算法的实现 7.5.3讨论 7.6基于卷积神经网络的Caser算法 7.6.1Caser算法的原理 7.6.2Caser算法的实现 7.6.3讨论 7.7基于自注意力网络的SASRec算法 7.7.1SASRec算法的原理 7.7.2SASRec算法的实现 7.7.3讨论 7.8基于平移空间的TransRec算法 7.8.1预测公式与优化目标 7.8.2梯度、更新公式与算法流程 7.8.3实验设置 7.8.4讨论 7.9本章小结 7.10参考文献 7.11习题 第8章多行为序列** 8.1序列异构单类协同过滤(SHOCCF)问题 8.2基于循环神经网络的方法 8.2.1RLBL算法 8.2.2RIB算法 8.2.3BINN算法 8.2.4讨论 8.3基于图神经网络的方法 8.3.1MSR算法 8.3.2MGNNSPred算法 8.3.3讨论 8.4本章小结 8.5参考文献 8.6习题 第9章跨用户联邦** 9.1跨用户联邦**(CUFR)问题 9.2隐私敏感的评分预测 9.2.1FedRec算法 9.2.2FedRec 算法 9.2.3SFSL算法 9.3隐私敏感的物品排序 9.3.1FCF算法 9.3.2PIOCCF算法 9.4本章小结 9.5参考文献 9.6习题 第10章跨组织联邦** 10.1跨组织联邦**(COFR)问题 10.2共同矩阵分解 10.2.1技术细节 10.2.2讨论 10.3联邦矩阵分解 10.3.1技术细节 10.3.2讨论 10.4联邦共同矩阵分解 10.4.1技术细节 10.4.2算法流程 10.4.3讨论 10.5本章小结 10.6参考文献 10.7习题 第11章总结与展望 11.1总结 11.2展望 11.3参考文献 11.4习题 附录A学术期刊论文数量统计 附录B学术会议论文数量统计 附录C**系统国际会议研究话题 附录D**系统国际会议研讨会主题 附录E中英文术语对照表 后记 致谢