内容简介:
这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著,为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导,是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容,读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统,提供更丰富和准确的推荐体验。
本书主要内容分为两篇。
第一篇 图数据以及图模型(第1-3章)。
对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理,帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法,为后面的学习打下基础。
第二篇 推荐系统(第4-9章)。
首先介绍了推荐系统的架构,包括逻辑架构、技术架构和数据建模,以及基于GNN的推荐系统架构;然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统,以及基于图的推荐算法;再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型;最后,探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题
本书注重实战,故理论知识简练且极具针对性,包含大量实战案例,图文并茂,易于阅读。