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☆☆☆☆☆

[奥地利] 詹尼士等 著

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• 机器学习
• 数据挖掘
• 算法
• 用户行为分析
• 协同过滤
• 深度学习
• 信息检索
• 电商推荐

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115310699

商品编码：1027741184

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名:大学英语教程同步测试3

原价：35.00元

作者：龚雪萍

出版社：北京大学出版社

出版日期：2006-01-01

ISBN：9787301082799

字数：500000

页码：400

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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英语是进行国际交流和获取前沿科技信息的主要工具，英语语言综合运用能力则是使用该工具的技能，而对一项技能的熟练掌握是需要通过大量的练习才能实现的。中英文是都有这样一句话：“熟能生巧”——Practice makes perfect，说明生活在不同文化当中和使用不同语言的人们在这一点上都是共识的。
本套书最配合北京大学出版社出版的教材《大学英语教程》而编写的测试练习，其编写目的是为了巩固和深化学生在课堂上所学的内容，以达到熟能生巧的效果，最终实现提高英语语言综合运用能力的目的。
根据最新的大学英语四、六级考试革精神，以培养学生的语言能力为宗旨，本书采用了更多的能力测试题目。整套测试包括听力理解、阅读理解、词汇与语法、综合测试和写作五个部分。每套测试的后面附有练习答案及听力部分的文字信息。

目录

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Unit 1
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 2
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 3
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 4
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 5
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 6
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 7
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
Unit 8
Test Paper One
Test Paper Two
Test Paper Three
录音原文与答案

作者介绍

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文摘

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序言

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《推荐系统》 内容梗概： 本书是一部深入探讨推荐系统原理、算法、架构与实践的综合性著作。它不仅涵盖了推荐系统设计的核心理论，更着重于实际应用中的挑战与解决方案，旨在为读者构建一个全面而系统的推荐系统知识体系。 第一部分：推荐系统的基石——原理与理论 本部分将从最基础的概念入手，剖析推荐系统存在的必要性、演进历程以及其在现代互联网产品中的核心价值。我们将首先回顾推荐系统在信息爆炸时代扮演的关键角色，以及它如何帮助用户在海量数据中发现感兴趣的内容，从而提升用户体验和商业价值。 引言：为何需要推荐系统？ 信息过载与用户决策疲劳。 个性化与精准触达的商业驱动力。 推荐系统在不同领域的应用范畴（电商、内容、社交、招聘等）。 推荐系统的分类与基本范式 协同过滤 (Collaborative Filtering, CF)： 基于用户的协同过滤 (User-based CF)： 核心思想是“找到与你相似的用户”，分析相似用户的行为来预测目标用户的偏好。我们将详细阐述用户相似度度量的各种方法（如余弦相似度、皮尔逊相关系数），以及其优缺点，例如冷启动问题和可扩展性挑战。 基于物品的协同过滤 (Item-based CF)： 核心思想是“找到与你喜欢的物品相似的物品”。我们将深入解析物品相似度计算的原理，以及为何它在许多场景下比基于用户的CF更受欢迎。我们将探讨物品相似度的度量方式，并分析其在处理大规模物品集合时的效率优势。 模型驱动的协同过滤 (Model-based CF)： 介绍如何利用机器学习模型（如矩阵分解）来学习用户和物品的隐向量表示，从而预测用户对物品的评分或偏好。我们将详细讲解奇异值分解 (SVD)、非负矩阵分解 (NMF) 等经典算法，并探讨隐语义模型 (LFM) 的原理。 基于内容的推荐 (Content-based Filtering)： 这种方法的核心是分析物品的内容特征，并根据用户过去喜欢的物品的内容特征来推荐相似的物品。我们将探讨如何提取物品的内容特征（如文本的TF-IDF、图像的视觉特征），以及如何构建用户画像来匹配物品特征。我们将分析其优势（如解决物品冷启动问题）和局限性（如过度个性化，难以发现用户未曾接触过的内容）。 混合推荐系统 (Hybrid Recommender Systems)： 认识到单一推荐算法的局限性，我们将探讨如何结合多种推荐策略，取长补短，以获得更优的推荐效果。我们将介绍常见的混合策略，如加权混合、切换混合、级联混合、特征组合混合等，并分析它们在实际应用中的优劣。 第二部分：算法的深度探索——构建智能推荐引擎 本部分将进入推荐算法的核心，详细介绍各类主流推荐算法的原理、数学模型、实现细节以及性能评估方法。我们将从经典的算法入手，逐步深入到更复杂的深度学习模型。 协同过滤的进阶： 隐向量模型 (Latent Factor Models)： 矩阵分解 (Matrix Factorization)： 详细讲解SVD、FunkSVD、SVD++等算法，包括其数学推导、优化目标（如均方误差MSE）以及求解方法（如梯度下降）。 共轭梯度法 (Conjugate Gradient, CG) 和交替最小二乘法 (Alternating Least Squares, ALS) 在矩阵分解中的应用。 基于图的推荐 (Graph-based Recommendation)： PageRank 及其变种在推荐系统中的应用。 随机游走模型。 深度学习在推荐系统中的应用： 神经网络的基石： 简单回顾神经网络的基本概念，为后续深度学习模型的介绍奠定基础。 深度协同过滤模型： Neural Collaborative Filtering (NCF)： 讲解如何用神经网络替代传统的矩阵分解，捕捉用户-物品交互的非线性关系。 DeepFM (Deep Factorization Machines)： 介绍如何结合深度神经网络和因子分解机，同时学习低阶和高阶的特征交互。 Wide & Deep Learning： 探讨如何平衡记忆能力（Wide部分）和泛化能力（Deep部分）。 序列感知推荐模型： RNN (Recurrent Neural Networks) 和 LSTM (Long Short-Term Memory) 在捕捉用户行为序列上的应用。 Transformer 和 Attention 机制在序列推荐中的突破。 图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 在推荐系统中的潜力： 如何将用户-物品交互图建模为图结构，并利用GNN进行信息传播和特征学习。 其他重要算法： 基于模型 (Model-based) 推荐的概率图模型。 因子分解机 (Factorization Machines, FM) 及其变种 (FFM)。 逻辑回归 (Logistic Regression) 在二分类推荐场景中的应用。 树模型 (Tree-based Models) 在特征工程和排序阶段的应用。 冷启动问题 (Cold Start Problem)： 用户冷启动： 新用户到来时，缺乏历史行为数据。 物品冷启动： 新物品上线时，缺乏被用户交互过的数据。 策略与解决方案： 基于内容的推荐、探索性推荐、利用用户注册信息、社交网络信息等。 第三部分：工程实践与系统架构——打造高效可扩展的推荐服务 理论固然重要，但将推荐算法落地并服务于海量用户，需要强大的工程能力和精巧的系统设计。本部分将重点关注推荐系统的工程化实现。 数据处理与特征工程： 用户行为数据： 点击、浏览、购买、收藏、评分、评论等。 物品元数据： 标题、描述、类别、标签、属性、图像、视频等。 用户画像构建： 静态画像（年龄、性别、地域）与动态画像（兴趣、偏好、意图）。 特征提取、转换与选择。 数据清洗、去重与噪声处理。 推荐系统的架构设计： 离线计算： 数据预处理、模型训练、召回率计算、排序模型训练。 近线计算： 实时或近实时更新模型、特征。 在线服务： 用户请求处理、实时召回、排序、结果返回。 多阶段推荐架构： 召回 (Recall/Candidate Generation)： 从海量物品中快速筛选出与用户可能相关的候选集。常用的召回策略包括：基于用户-物品协同过滤的召回、基于内容的召回、基于热门物品的召回、以及深度学习模型如Embedding-based召回。 粗排 (Rough Ranking/Filtering)： 对召回的候选集进行初步的排序和过滤，降低后续精排的计算压力。 精排 (Fine Ranking)： 利用更复杂的模型对粗排后的物品进行精准排序，以优化最终的推荐列表。 重排 (Re-ranking)： 在精排结果上进行调整，考虑多样性、新颖性、公平性、业务规则等因素。 实时性与可扩展性： 流式数据处理技术： Kafka, Flink, Spark Streaming。 分布式计算框架： Hadoop, Spark。 高效的向量索引与检索： Faiss, Annoy, Milvus。 缓存策略： Redis, Memcached。 A/B 测试与效果评估： 离线评估指标： 准确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1 Score、ROC AUC、NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)、MAP (Mean Average Precision) 等。 在线评估指标： 点击率 (CTR)、转化率 (CVR)、用户停留时长、GMV (Gross Merchandise Volume)、用户满意度等。 A/B 测试的设计、执行与结果分析。 第四部分：进阶话题与前沿展望 本部分将探讨推荐系统中更具挑战性的问题，以及未来可能的发展方向，帮助读者拓展视野，掌握最新的技术趋势。 用户体验的优化： 多样性 (Diversity)： 如何在推荐列表中平衡相关性和多样性，避免“信息茧房”。 新颖性 (Novelty)： 如何向用户推荐他们可能感兴趣但尚未接触到的新内容。 公平性 (Fairness)： 确保推荐结果的公平性，避免歧视特定用户群体或物品。 可解释性 (Explainability)： 如何向用户解释推荐原因，增强信任感。 多模态推荐： 融合文本、图像、视频等多种信息源进行推荐。 会话式推荐 (Session-based Recommendation)： 在短时间内捕捉用户意图，进行即时推荐。 强化学习在推荐系统中的应用： 将推荐过程视为一个序列决策问题。 推荐系统中的伦理与隐私考量。 未来趋势： 如个性化搜索、知识图谱在推荐中的应用、联邦学习等。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解算法原理，也关注实际工程问题。 结构清晰，循序渐进： 从基础概念到高级应用，引导读者系统学习。 案例丰富： 结合实际应用场景，增强可读性和理解性。 面向读者： 适合对推荐系统感兴趣的软件工程师、数据科学家、产品经理以及相关专业的学生。 通过阅读本书，读者将能够深入理解推荐系统的设计理念、掌握核心算法的原理与实现技巧，并具备设计、开发和优化高效推荐系统的能力，从而在信息爆炸的时代，为用户提供更智能、更贴心的服务。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对推荐系统有一些刻板印象，觉得它就是大数据堆砌出来的“猜你喜欢”而已。但《推荐系统》这本书彻底颠覆了我的认知。它让我看到了推荐系统背后蕴含的商业智慧和技术深度。书中的案例分析部分尤其精彩，它选取了几个知名互联网公司的实际应用场景，比如新闻资讯推荐、电商商品推荐、视频内容推荐等，详细拆解了它们所面临的挑战、采用的技术手段以及最终达成的商业效果。我印象最深刻的是关于“多样性”和“新颖性”的讨论。很多时候，我们过于追求“精准度”，导致用户总是看到相似的内容，从而产生疲劳感。这本书则强调了如何在保持准确性的同时，引入多样性和新颖性，以提升用户的长期满意度和平台的生命力。它提出了诸如“探索-利用”权衡、上下文感知推荐等概念，让我意识到，好的推荐系统不仅仅是满足用户当下的显性需求，更是要引导用户发现潜在的兴趣，拓宽用户的视野。这本书让我从一个旁观者变成了一个能思考、能分析推荐系统价值的“内行人”。

评分☆☆☆☆☆

最近因为工作原因，我不得不去了解一些关于数据挖掘和机器学习的知识，而推荐系统作为这些领域的重要应用，自然成为了我的学习重点。在网上零散地看了不少资料，总是感觉碎片化，难以形成系统性的认知。直到我找到了《推荐系统》这本书，才觉得豁然开朗。这本书的内容覆盖面非常广，从最基础的召回策略，到召回后的排序，再到最后的业务层面的优化，都有涉及。我尤其对书中关于“召回”的章节印象深刻，它列举了从简单的热门商品、协同过滤，到复杂的基于Embedding的召回方法，并且对每种方法的优劣势进行了深入的比较。这让我理解到，召回是整个推荐流程的基础，如果召回不准确，后续的排序和优化都将是徒劳。此外，书中关于“机器学习在推荐系统中的应用”的部分，也让我受益匪浅。它详细介绍了如何利用各种模型，比如GBDT、FM、DNN等来构建更精准的排序模型，并且对模型训练、调优、线上部署等方面都提供了实用的指导。这本书的逻辑非常严谨，让我觉得它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，一步一步地带领我探索推荐系统的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《推荐系统》的时候，我正愁眉苦脸地盯着一堆冰冷的市场数据，想着如何才能让我的电商平台在用户心中留下更深的印象，而不是沦为众多“千人一面”的网站中的一个。这本书的出现，简直就像及时雨。我尤其被书中关于“冷启动问题”的解决方案所吸引。过去，每当有新用户或者新商品出现，我总是束手无策，要么是用户收不到任何推荐，要么是新商品石沉大海。但这本书里详细剖析了基于内容、协同过滤以及混合模型的冷启动策略，并且给出了非常实用的落地建议。比如，它提到了如何通过用户注册时的一些基础信息，或者商品本身的元数据来构建初始的推荐池，这让我眼前一亮。我开始尝试书中提到的“探索性推荐”机制，给新用户推送一些热门或者类别多样化的商品，同时，也为新商品设计了曝光策略，比如在特定时段进行“新品推荐”，或者与已有热门商品进行关联。这些方法虽然听起来简单，但书中对其背后的原理和优化方向都做了深入的讲解，让我不仅知其然，更知其所以然。我感觉，这本书不是那种让你看个热闹的书，而是真正能指导你动手解决问题的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的互联网产品经理，一直致力于提升用户体验和产品粘性。在工作中，我经常需要和技术团队沟通关于推荐功能的设计和优化。而《推荐系统》这本书，简直就是我与技术团队沟通的“秘密武器”。它用一种非常易于理解的方式，将复杂的算法原理和工程实现解释得通俗易懂，让我能够更准确地理解技术的可行性和局限性。书中关于“评估指标”的章节，对我来说是点睛之笔。过去，我们可能只关注CTR（点击率）或者转化率，但这本书让我认识到，还有召回率、准确率、NDCG（归一化折损累计增益）等更全面的指标，它们能够更客观地衡量推荐系统的整体表现。同时，书中对A/B测试的详尽介绍，也为我提供了科学的实验方法，让我能够更有把握地验证推荐策略的有效性。这本书让我意识到，产品设计和技术实现之间需要有桥梁，而《推荐系统》恰好扮演了这个重要的角色，让我在产品设计中能够更多地融入技术的可行性和前瞻性，做出更具竞争力的产品。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的算法工程师，对推荐系统这个领域充满了好奇，同时也感到一丝迷茫。市面上的资料浩如烟草，我不知道从何下手。当我在书店翻开《推荐系统》时，我立刻被它清晰的逻辑和由浅入深的讲解方式所吸引。书中并没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是从推荐系统的基本概念、发展历程入手，让我对整个领域有了宏观的认识。然后，它逐步深入到各种经典的推荐算法，比如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤，以及更现代的矩阵分解、深度学习模型等。最让我惊喜的是，书中对每种算法的优缺点、适用场景以及如何进行模型评估都做了非常详尽的分析。我尤其喜欢它关于“用户画像”的章节，它不仅仅是罗列了构建用户画像的各种维度，还探讨了如何利用用户行为数据、社交数据、甚至地理位置信息来构建更精准、更立体的用户画像。这让我深刻理解到，推荐系统不是一个孤立的算法模块，而是需要与业务紧密结合，理解用户需求才能做出真正有价值的推荐。这本书的系统性非常强，让我感觉自己像是走进了推荐系统的知识殿堂，每一步都走得扎实而清晰。