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Titlebook: Recommender Systems; Frontiers and Practi Dongsheng Li,Jianxun Lian,Xing Xie Book 2024 Publishing House of Electronics Industry 2024 recomm

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樓主: injurious
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發(fā)表于 2025-3-23 13:01:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 14:53:58 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-981-99-8964-5recommender systems; recommendation algorithm; data mining; Recommender System Frontiers; Recommender Sy
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發(fā)表于 2025-3-23 18:19:51 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 01:22:02 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 04:25:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 07:42:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 12:07:36 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 15:10:45 | 只看該作者
Practical Recommender System,plications based on the code in the Microsoft Recommenders repository and a cloud-based reference architecture. Readers are encouraged to follow the steps and methods in the text in a hands-on manner and experiment using the algorithms introduced in previous chapters.
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發(fā)表于 2025-3-24 19:30:23 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 02:11:20 | 只看該作者
Deep Learning-Based Recommendation Algorithms,algorithms are optimized for specific problems, and there are often limitations in practical applications. Therefore, at the system design level, algorithm integration or fusion needs to be considered.
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