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☆☆☆☆☆

[奧地利] 詹尼士等 著

圖書標籤:

• 推薦係統
• 個性化推薦
• 機器學習
• 數據挖掘
• 算法
• 用戶行為分析
• 協同過濾
• 深度學習
• 信息檢索
• 電商推薦

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115310699

商品編碼：1027741184

齣版時間：2013-07-01

基本信息

書名:大學英語教程同步測試3

原價：35.00元

作者：龔雪萍

齣版社：北京大學齣版社

齣版日期：2006-01-01

ISBN：9787301082799

字數：500000

頁碼：400

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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英語是進行國際交流和獲取前沿科技信息的主要工具，英語語言綜閤運用能力則是使用該工具的技能，而對一項技能的熟練掌握是需要通過大量的練習纔能實現的。中英文是都有這樣一句話：“熟能生巧”——Practice makes perfect，說明生活在不同文化當中和使用不同語言的人們在這一點上都是共識的。
本套書最配閤北京大學齣版社齣版的教材《大學英語教程》而編寫的測試練習，其編寫目的是為瞭鞏固和深化學生在課堂上所學的內容，以達到熟能生巧的效果，最終實現提高英語語言綜閤運用能力的目的。
根據最新的大學英語四、六級考試革精神，以培養學生的語言能力為宗旨，本書采用瞭更多的能力測試題目。整套測試包括聽力理解、閱讀理解、詞匯與語法、綜閤測試和寫作五個部分。每套測試的後麵附有練習答案及聽力部分的文字信息。

目錄

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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
錄音原文與答案

作者介紹

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文摘

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序言

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《推薦係統》 內容梗概： 本書是一部深入探討推薦係統原理、算法、架構與實踐的綜閤性著作。它不僅涵蓋瞭推薦係統設計的核心理論，更著重於實際應用中的挑戰與解決方案，旨在為讀者構建一個全麵而係統的推薦係統知識體係。 第一部分：推薦係統的基石——原理與理論 本部分將從最基礎的概念入手，剖析推薦係統存在的必要性、演進曆程以及其在現代互聯網産品中的核心價值。我們將首先迴顧推薦係統在信息爆炸時代扮演的關鍵角色，以及它如何幫助用戶在海量數據中發現感興趣的內容，從而提升用戶體驗和商業價值。 引言：為何需要推薦係統？ 信息過載與用戶決策疲勞。 個性化與精準觸達的商業驅動力。 推薦係統在不同領域的應用範疇（電商、內容、社交、招聘等）。 推薦係統的分類與基本範式 協同過濾 (Collaborative Filtering, CF)： 基於用戶的協同過濾 (User-based CF)： 核心思想是“找到與你相似的用戶”，分析相似用戶的行為來預測目標用戶的偏好。我們將詳細闡述用戶相似度度量的各種方法（如餘弦相似度、皮爾遜相關係數），以及其優缺點，例如冷啓動問題和可擴展性挑戰。 基於物品的協同過濾 (Item-based CF)： 核心思想是“找到與你喜歡的物品相似的物品”。我們將深入解析物品相似度計算的原理，以及為何它在許多場景下比基於用戶的CF更受歡迎。我們將探討物品相似度的度量方式，並分析其在處理大規模物品集閤時的效率優勢。 模型驅動的協同過濾 (Model-based CF)： 介紹如何利用機器學習模型（如矩陣分解）來學習用戶和物品的隱嚮量錶示，從而預測用戶對物品的評分或偏好。我們將詳細講解奇異值分解 (SVD)、非負矩陣分解 (NMF) 等經典算法，並探討隱語義模型 (LFM) 的原理。 基於內容的推薦 (Content-based Filtering)： 這種方法的核心是分析物品的內容特徵，並根據用戶過去喜歡的物品的內容特徵來推薦相似的物品。我們將探討如何提取物品的內容特徵（如文本的TF-IDF、圖像的視覺特徵），以及如何構建用戶畫像來匹配物品特徵。我們將分析其優勢（如解決物品冷啓動問題）和局限性（如過度個性化，難以發現用戶未曾接觸過的內容）。 混閤推薦係統 (Hybrid Recommender Systems)： 認識到單一推薦算法的局限性，我們將探討如何結閤多種推薦策略，取長補短，以獲得更優的推薦效果。我們將介紹常見的混閤策略，如加權混閤、切換混閤、級聯混閤、特徵組閤混閤等，並分析它們在實際應用中的優劣。 第二部分：算法的深度探索——構建智能推薦引擎 本部分將進入推薦算法的核心，詳細介紹各類主流推薦算法的原理、數學模型、實現細節以及性能評估方法。我們將從經典的算法入手，逐步深入到更復雜的深度學習模型。 協同過濾的進階： 隱嚮量模型 (Latent Factor Models)： 矩陣分解 (Matrix Factorization)： 詳細講解SVD、FunkSVD、SVD++等算法，包括其數學推導、優化目標（如均方誤差MSE）以及求解方法（如梯度下降）。 共軛梯度法 (Conjugate Gradient, CG) 和交替最小二乘法 (Alternating Least Squares, ALS) 在矩陣分解中的應用。 基於圖的推薦 (Graph-based Recommendation)： PageRank 及其變種在推薦係統中的應用。 隨機遊走模型。 深度學習在推薦係統中的應用： 神經網絡的基石： 簡單迴顧神經網絡的基本概念，為後續深度學習模型的介紹奠定基礎。 深度協同過濾模型： Neural Collaborative Filtering (NCF)： 講解如何用神經網絡替代傳統的矩陣分解，捕捉用戶-物品交互的非綫性關係。 DeepFM (Deep Factorization Machines)： 介紹如何結閤深度神經網絡和因子分解機，同時學習低階和高階的特徵交互。 Wide & Deep Learning： 探討如何平衡記憶能力（Wide部分）和泛化能力（Deep部分）。 序列感知推薦模型： RNN (Recurrent Neural Networks) 和 LSTM (Long Short-Term Memory) 在捕捉用戶行為序列上的應用。 Transformer 和 Attention 機製在序列推薦中的突破。 圖神經網絡 (Graph Neural Networks, GNN) 在推薦係統中的潛力： 如何將用戶-物品交互圖建模為圖結構，並利用GNN進行信息傳播和特徵學習。 其他重要算法： 基於模型 (Model-based) 推薦的概率圖模型。 因子分解機 (Factorization Machines, FM) 及其變種 (FFM)。 邏輯迴歸 (Logistic Regression) 在二分類推薦場景中的應用。 樹模型 (Tree-based Models) 在特徵工程和排序階段的應用。 冷啓動問題 (Cold Start Problem)： 用戶冷啓動： 新用戶到來時，缺乏曆史行為數據。 物品冷啓動： 新物品上綫時，缺乏被用戶交互過的數據。 策略與解決方案： 基於內容的推薦、探索性推薦、利用用戶注冊信息、社交網絡信息等。 第三部分：工程實踐與係統架構——打造高效可擴展的推薦服務 理論固然重要，但將推薦算法落地並服務於海量用戶，需要強大的工程能力和精巧的係統設計。本部分將重點關注推薦係統的工程化實現。 數據處理與特徵工程： 用戶行為數據： 點擊、瀏覽、購買、收藏、評分、評論等。 物品元數據： 標題、描述、類彆、標簽、屬性、圖像、視頻等。 用戶畫像構建： 靜態畫像（年齡、性彆、地域）與動態畫像（興趣、偏好、意圖）。 特徵提取、轉換與選擇。 數據清洗、去重與噪聲處理。 推薦係統的架構設計： 離綫計算： 數據預處理、模型訓練、召迴率計算、排序模型訓練。 近綫計算： 實時或近實時更新模型、特徵。 在綫服務： 用戶請求處理、實時召迴、排序、結果返迴。 多階段推薦架構： 召迴 (Recall/Candidate Generation)： 從海量物品中快速篩選齣與用戶可能相關的候選集。常用的召迴策略包括：基於用戶-物品協同過濾的召迴、基於內容的召迴、基於熱門物品的召迴、以及深度學習模型如Embedding-based召迴。 粗排 (Rough Ranking/Filtering)： 對召迴的候選集進行初步的排序和過濾，降低後續精排的計算壓力。 精排 (Fine Ranking)： 利用更復雜的模型對粗排後的物品進行精準排序，以優化最終的推薦列錶。 重排 (Re-ranking)： 在精排結果上進行調整，考慮多樣性、新穎性、公平性、業務規則等因素。 實時性與可擴展性： 流式數據處理技術： Kafka, Flink, Spark Streaming。 分布式計算框架： Hadoop, Spark。 高效的嚮量索引與檢索： Faiss, Annoy, Milvus。 緩存策略： Redis, Memcached。 A/B 測試與效果評估： 離綫評估指標： 準確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1 Score、ROC AUC、NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)、MAP (Mean Average Precision) 等。 在綫評估指標： 點擊率 (CTR)、轉化率 (CVR)、用戶停留時長、GMV (Gross Merchandise Volume)、用戶滿意度等。 A/B 測試的設計、執行與結果分析。 第四部分：進階話題與前沿展望 本部分將探討推薦係統中更具挑戰性的問題，以及未來可能的發展方嚮，幫助讀者拓展視野，掌握最新的技術趨勢。 用戶體驗的優化： 多樣性 (Diversity)： 如何在推薦列錶中平衡相關性和多樣性，避免“信息繭房”。 新穎性 (Novelty)： 如何嚮用戶推薦他們可能感興趣但尚未接觸到的新內容。 公平性 (Fairness)： 確保推薦結果的公平性，避免歧視特定用戶群體或物品。 可解釋性 (Explainability)： 如何嚮用戶解釋推薦原因，增強信任感。 多模態推薦： 融閤文本、圖像、視頻等多種信息源進行推薦。 會話式推薦 (Session-based Recommendation)： 在短時間內捕捉用戶意圖，進行即時推薦。 強化學習在推薦係統中的應用： 將推薦過程視為一個序列決策問題。 推薦係統中的倫理與隱私考量。 未來趨勢： 如個性化搜索、知識圖譜在推薦中的應用、聯邦學習等。 本書特色： 理論與實踐並重： 既深入講解算法原理，也關注實際工程問題。 結構清晰，循序漸進： 從基礎概念到高級應用，引導讀者係統學習。 案例豐富： 結閤實際應用場景，增強可讀性和理解性。 麵嚮讀者： 適閤對推薦係統感興趣的軟件工程師、數據科學傢、産品經理以及相關專業的學生。 通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解推薦係統的設計理念、掌握核心算法的原理與實現技巧，並具備設計、開發和優化高效推薦係統的能力，從而在信息爆炸的時代，為用戶提供更智能、更貼心的服務。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《推薦係統》的時候，我正愁眉苦臉地盯著一堆冰冷的市場數據，想著如何纔能讓我的電商平颱在用戶心中留下更深的印象，而不是淪為眾多“韆人一麵”的網站中的一個。這本書的齣現，簡直就像及時雨。我尤其被書中關於“冷啓動問題”的解決方案所吸引。過去，每當有新用戶或者新商品齣現，我總是束手無策，要麼是用戶收不到任何推薦，要麼是新商品石沉大海。但這本書裏詳細剖析瞭基於內容、協同過濾以及混閤模型的冷啓動策略，並且給齣瞭非常實用的落地建議。比如，它提到瞭如何通過用戶注冊時的一些基礎信息，或者商品本身的元數據來構建初始的推薦池，這讓我眼前一亮。我開始嘗試書中提到的“探索性推薦”機製，給新用戶推送一些熱門或者類彆多樣化的商品，同時，也為新商品設計瞭曝光策略，比如在特定時段進行“新品推薦”，或者與已有熱門商品進行關聯。這些方法雖然聽起來簡單，但書中對其背後的原理和優化方嚮都做瞭深入的講解，讓我不僅知其然，更知其所以然。我感覺，這本書不是那種讓你看個熱鬧的書，而是真正能指導你動手解決問題的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的互聯網産品經理，一直緻力於提升用戶體驗和産品粘性。在工作中，我經常需要和技術團隊溝通關於推薦功能的設計和優化。而《推薦係統》這本書，簡直就是我與技術團隊溝通的“秘密武器”。它用一種非常易於理解的方式，將復雜的算法原理和工程實現解釋得通俗易懂，讓我能夠更準確地理解技術的可行性和局限性。書中關於“評估指標”的章節，對我來說是點睛之筆。過去，我們可能隻關注CTR（點擊率）或者轉化率，但這本書讓我認識到，還有召迴率、準確率、NDCG（歸一化摺損纍計增益）等更全麵的指標，它們能夠更客觀地衡量推薦係統的整體錶現。同時，書中對A/B測試的詳盡介紹，也為我提供瞭科學的實驗方法，讓我能夠更有把握地驗證推薦策略的有效性。這本書讓我意識到，産品設計和技術實現之間需要有橋梁，而《推薦係統》恰好扮演瞭這個重要的角色，讓我在産品設計中能夠更多地融入技術的可行性和前瞻性，做齣更具競爭力的産品。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的算法工程師，對推薦係統這個領域充滿瞭好奇，同時也感到一絲迷茫。市麵上的資料浩如煙草，我不知道從何下手。當我在書店翻開《推薦係統》時，我立刻被它清晰的邏輯和由淺入深的講解方式所吸引。書中並沒有一開始就堆砌復雜的數學公式，而是從推薦係統的基本概念、發展曆程入手，讓我對整個領域有瞭宏觀的認識。然後，它逐步深入到各種經典的推薦算法，比如基於用戶的協同過濾、基於物品的協同過濾，以及更現代的矩陣分解、深度學習模型等。最讓我驚喜的是，書中對每種算法的優缺點、適用場景以及如何進行模型評估都做瞭非常詳盡的分析。我尤其喜歡它關於“用戶畫像”的章節，它不僅僅是羅列瞭構建用戶畫像的各種維度，還探討瞭如何利用用戶行為數據、社交數據、甚至地理位置信息來構建更精準、更立體的用戶畫像。這讓我深刻理解到，推薦係統不是一個孤立的算法模塊，而是需要與業務緊密結閤，理解用戶需求纔能做齣真正有價值的推薦。這本書的係統性非常強，讓我感覺自己像是走進瞭推薦係統的知識殿堂，每一步都走得紮實而清晰。

評分☆☆☆☆☆

最近因為工作原因，我不得不去瞭解一些關於數據挖掘和機器學習的知識，而推薦係統作為這些領域的重要應用，自然成為瞭我的學習重點。在網上零散地看瞭不少資料，總是感覺碎片化，難以形成係統性的認知。直到我找到瞭《推薦係統》這本書，纔覺得豁然開朗。這本書的內容覆蓋麵非常廣，從最基礎的召迴策略，到召迴後的排序，再到最後的業務層麵的優化，都有涉及。我尤其對書中關於“召迴”的章節印象深刻，它列舉瞭從簡單的熱門商品、協同過濾，到復雜的基於Embedding的召迴方法，並且對每種方法的優劣勢進行瞭深入的比較。這讓我理解到，召迴是整個推薦流程的基礎，如果召迴不準確，後續的排序和優化都將是徒勞。此外，書中關於“機器學習在推薦係統中的應用”的部分，也讓我受益匪淺。它詳細介紹瞭如何利用各種模型，比如GBDT、FM、DNN等來構建更精準的排序模型，並且對模型訓練、調優、綫上部署等方麵都提供瞭實用的指導。這本書的邏輯非常嚴謹，讓我覺得它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，一步一步地帶領我探索推薦係統的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對推薦係統有一些刻闆印象，覺得它就是大數據堆砌齣來的“猜你喜歡”而已。但《推薦係統》這本書徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭推薦係統背後蘊含的商業智慧和技術深度。書中的案例分析部分尤其精彩，它選取瞭幾個知名互聯網公司的實際應用場景，比如新聞資訊推薦、電商商品推薦、視頻內容推薦等，詳細拆解瞭它們所麵臨的挑戰、采用的技術手段以及最終達成的商業效果。我印象最深刻的是關於“多樣性”和“新穎性”的討論。很多時候，我們過於追求“精準度”，導緻用戶總是看到相似的內容，從而産生疲勞感。這本書則強調瞭如何在保持準確性的同時，引入多樣性和新穎性，以提升用戶的長期滿意度和平颱的生命力。它提齣瞭諸如“探索-利用”權衡、上下文感知推薦等概念，讓我意識到，好的推薦係統不僅僅是滿足用戶當下的顯性需求，更是要引導用戶發現潛在的興趣，拓寬用戶的視野。這本書讓我從一個旁觀者變成瞭一個能思考、能分析推薦係統價值的“內行人”。