Industrial Recommender Systems: Principles, Technologies, and Enterprise Applications Introduction In recent years, recommender systems have become one of the most popular artificial intelligence (AI) technologies, transforming the way we interact with technology and influencing our choices and experiences. This book provides a comprehensive introduction to industrial recommender systems, starting with an overview of the technical framework and gradually delving into each core module, including content understanding, user profiling, recall ranking, and reranking. It also addresses common challenges in recommendation, such as cold start, bias, and debiasing, and introduces advanced technologies like reinforcement learning and causal inference. Professionals working in the fields of recommender systems, computational advertising, and search will find this book valuable, as well as undergraduate, graduate, and doctoral students majoring in artificial intelligence, computer science, and related disciplines. Additionally, it caters to readers with an interest in recommender systems, providing them with an understanding of the foundational framework and insights into core technologies and advancements in industrial recommender systems.

Промышленные рекомендательные системы: принципы, технологии и корпоративные приложения Введение В последние годы рекомендательные системы стали одной из самых популярных технологий искусственного интеллекта (ИИ), трансформируя способы взаимодействия с технологиями и влияя на наш выбор и опыт. Эта книга представляет собой полное введение в промышленные рекомендательные системы, начиная с обзора технической основы и постепенно углубляясь в каждый основной модуль, включая понимание контента, профилирование пользователей, ранжирование отзывов и повторное ранжирование. Он также решает общие проблемы в рекомендациях, такие как холодный старт, смещение и устранение смещений, и вводит передовые технологии, такие как обучение подкреплению и причинный вывод. Профессионалы, работающие в области рекомендательных систем, вычислительной рекламы и поиска, сочтут эту книгу ценной, а также студенты, аспиранты и докторанты, специализирующиеся в области искусственного интеллекта, компьютерных наук и смежных дисциплин. Кроме того, он обслуживает читателей, заинтересованных в рекомендательных системах, предоставляя им понимание основополагающей структуры и понимание основных технологий и достижений в промышленных рекомендательных системах.

Systèmes de recommandation industrielle : principes, technologies et applications d'entreprise Introduction Ces dernières années, les systèmes de recommandation sont devenus l'une des technologies d'intelligence artificielle (IA) les plus populaires, transformant les façons d'interagir avec la technologie et influant sur nos choix et notre expérience. Ce livre est une introduction complète aux systèmes de recommandation industrielle, en commençant par un aperçu du cadre technique et en approfondissant progressivement chaque module principal, y compris la compréhension du contenu, le profilage des utilisateurs, le classement des commentaires et le reclassement. Il aborde également les problèmes communs dans les recommandations, tels que le démarrage à froid, le déplacement et l'élimination des déplacements, et introduit des technologies de pointe telles que l'apprentissage des renforts et la conclusion causale. s professionnels qui travaillent dans le domaine des systèmes de recommandation, de la publicité computationnelle et de la recherche trouveront ce livre précieux, ainsi que les étudiants, les doctorants et les doctorants spécialisés dans l'intelligence artificielle, l'informatique et les disciplines connexes. En outre, il sert les lecteurs intéressés par les systèmes de recommandation en leur fournissant une compréhension de la structure sous-jacente et une compréhension des technologies de base et des progrès des systèmes de recommandation industrielle.

stemas de recomendación industrial: principios, tecnologías y aplicaciones corporativas Introducción En los últimos , los sistemas de recomendación se han convertido en una de las tecnologías de inteligencia artificial más populares (IA), transformando las formas de interactuar con la tecnología e influyendo en nuestras elecciones y experiencias. Este libro es una introducción completa a los sistemas de recomendación industrial, comenzando con una revisión de la base técnica y profundizando gradualmente en cada módulo principal, incluyendo la comprensión del contenido, el perfil del usuario, el ranking de comentarios y la re-clasificación. También resuelve problemas comunes en las recomendaciones, como inicio en frío, desplazamiento y eliminación de desplazamientos, e introduce tecnologías avanzadas como el entrenamiento de refuerzos y la inferencia causal. profesionales que trabajan en sistemas de recomendación, publicidad computacional y búsqueda considerarán valioso este libro, así como los estudiantes de posgrado y doctorado especializados en inteligencia artificial, informática y disciplinas afines. Además, sirve a los lectores interesados en los sistemas de recomendación, proporcionándoles una comprensión de la estructura subyacente y una comprensión de las principales tecnologías y avances en los sistemas de recomendación industrial.

stemi di raccomandazione industriale: principi, tecnologie e applicazioni aziendali Introduzione Negli ultimi anni, i sistemi di raccomandazione sono diventati una delle più popolari tecnologie di intelligenza artificiale (IA), trasformando le modalità di interazione con la tecnologia e influenzando le nostre scelte ed esperienze. Questo libro è un'introduzione completa ai sistemi di raccomandazione industriali, partendo dalla revisione della base tecnica e approfondendo gradualmente ogni modulo principale, tra cui la comprensione dei contenuti, la profilassi degli utenti, la classificazione delle recensioni e la classificazione. Risolve anche i problemi generali delle raccomandazioni, come l'avvio freddo, lo spostamento e l'eliminazione degli spostamenti, e introduce tecnologie avanzate come l'apprendimento dei rinforzi e l'output causale. I professionisti che operano nel campo dei sistemi di raccomandazione, della pubblicità informatica e della ricerca considereranno questo libro di valore, oltre a studenti, laureati e dottorandi specializzati in intelligenza artificiale, informatica e discipline correlate. Inoltre, fornisce assistenza ai lettori interessati ai sistemi di raccomandazione, fornendo loro comprensione della struttura di base e comprensione delle principali tecnologie e dei progressi nei sistemi di raccomandazione industriale.

Industrielle Empfehlungssysteme: Prinzipien, Technologien und Unternehmensanwendungen Einführung In den letzten Jahren haben sich Empfehlungssysteme zu einer der beliebtesten Technologien für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, verändern und unsere Entscheidungen und Erfahrungen beeinflussen. Dieses Buch bietet eine vollständige Einführung in industrielle Empfehlungssysteme, beginnend mit einem Überblick über die technischen Grundlagen und vertieft sich allmählich in jedes Kernmodul, einschließlich des Verständnisses von Inhalten, der Benutzerprofilerstellung, der Bewertung von Bewertungen und der Neubewertung. Es befasst sich auch mit allgemeinen Problemen in Empfehlungen wie Kaltstart, Offset und Offset-Eliminierung und führt fortschrittliche Technologien wie Verstärkungstraining und kausale Inferenz ein. Fachleute, die in den Bereichen Empfehlungssysteme, computergestützte Werbung und Suche tätig sind, werden dieses Buch als wertvoll empfinden, ebenso wie Studenten, Doktoranden und Doktoranden, die auf künstliche Intelligenz, Informatik und verwandte Disziplinen spezialisiert sind. Darüber hinaus dient es sern, die an Empfehlungssystemen interessiert sind, indem es ihnen ein Verständnis für die zugrunde liegende Struktur und ein Verständnis für die zugrunde liegenden Technologien und Fortschritte in industriellen Empfehlungssystemen vermittelt.

''

Industrial Recommendation Systems: Principles, Technologies and Enterprise Applications Giriş Son yıllarda tavsiye sistemleri, teknolojiyle etkileşim biçimimizi dönüştüren ve seçimlerimizi ve deneyimlerimizi etkileyen en popüler yapay zeka (AI) teknolojilerinden biri haline geldi. Bu kitap, teknik çerçeveye genel bir bakışla başlayan ve içerik anlayışı, kullanıcı profili oluşturma, geri bildirim sıralaması ve yeniden sıralama dahil olmak üzere her bir çekirdek modüle aşamalı olarak giren endüstriyel öneri sistemlerine tam bir giriş niteliğindedir. Ayrıca soğuk başlangıç, yer değiştirme ve yer değiştirme eliminasyonu gibi önerilerdeki yaygın sorunları ele alır ve takviye eğitimi ve nedensel çıkarım gibi gelişmiş teknolojileri tanıtır. Öneri sistemleri, hesaplamalı reklamcılık ve arama alanında çalışan profesyoneller, bu kitabı, yapay zeka, bilgisayar bilimi ve ilgili disiplinlerde uzmanlaşmış lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencilerinin yanı sıra değerli bulacaklardır. Buna ek olarak, öneri sistemleriyle ilgilenen okuyuculara, altta yatan yapıyı anlamalarını ve altta yatan teknolojileri ve endüstriyel öneri sistemlerindeki gelişmeleri anlamalarını sağlayarak hizmet eder.

أنظمة التوصيات الصناعية: مقدمة المبادئ والتقنيات وتطبيقات المؤسسات في السنوات الأخيرة، أصبحت أنظمة التوصيات واحدة من أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي شيوعًا (AI)، مما أدى إلى تغيير طريقة تفاعلنا مع التكنولوجيا والتأثير على خياراتنا وخبراتنا. هذا الكتاب هو مقدمة كاملة لنظم التوصيات الصناعية، بدءًا من نظرة عامة على الإطار التقني والتعمق تدريجيًا في كل وحدة أساسية، بما في ذلك فهم المحتوى، وتوصيف المستخدمين، وترتيب التعليقات، وإعادة التصنيف. كما يعالج القضايا المشتركة في توصيات مثل البداية الباردة والتشرد والقضاء على التشرد، ويدخل تكنولوجيات متقدمة مثل التدريب المعزز والاستدلال السببي. سيجد المهنيون العاملون في أنظمة التوصية والإعلان والبحث الحسابي هذا الكتاب ذا قيمة، بالإضافة إلى طلاب البكالوريوس والدراسات العليا والدكتوراه المتخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر والتخصصات ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يخدم القراء المهتمين بنظم التوصيات من خلال تزويدهم بفهم للهيكل الأساسي وفهم للتكنولوجيات الأساسية وأوجه التقدم في نظم التوصيات الصناعية.