Sistemas de recomendación: El libro de texto

Opiniones de los lectores

El libro es muy apreciado por su redacción clara, su cobertura exhaustiva de los sistemas de recomendación y sus ideas prácticas, que lo hacen valioso tanto para principiantes como para lectores más avanzados. Sin embargo, carece de profundidad en temas avanzados como las aplicaciones del aprendizaje profundo en los sistemas de recomendación e incluye pocos ejemplos prácticos.

Redacción clara y bien organizada. Amplia cobertura de algoritmos y conceptos en sistemas de recomendación. Proporciona conocimientos prácticos y teóricos. Excelente material de referencia. Beneficioso tanto para los recién llegados como para los lectores avanzados.

Carece de una cobertura en profundidad de temas avanzados como el aprendizaje profundo en los sistemas de recomendación. Faltan ejemplos numéricos o código de implementación, lo que lo hace menos práctico para algunos lectores. La versión Kindle no tiene hipervínculos en el índice, lo que puede dificultar la navegación.

(basado en 18 opiniones de lectores)

Título original:

Recommender Systems: The Textbook

Contenido del libro:

Este libro trata de forma exhaustiva el tema de los sistemas de recomendación, que ofrecen recomendaciones personalizadas de productos o servicios a los usuarios basándose en sus búsquedas o compras anteriores. Los métodos de los sistemas de recomendación se han adaptado a diversas aplicaciones, como la minería de registros de consultas, las redes sociales, las recomendaciones de noticias y la publicidad computacional. Este libro sintetiza los temas fundamentales y avanzados de un área de investigación que ya ha alcanzado su madurez. Los capítulos de este libro se organizan en tres categorías:

Algoritmos y evaluación: En estos capítulos se analizan los algoritmos fundamentales de los sistemas de recomendación, incluidos los métodos de filtrado colaborativo, los métodos basados en el contenido, los métodos basados en el conocimiento, los métodos basados en conjuntos y la evaluación.

Recomendaciones en dominios y contextos específicos: el contexto de una recomendación puede considerarse información secundaria importante que afecta a los objetivos de la recomendación. Se exploran distintos tipos de contexto, como los datos temporales, los datos espaciales, los datos sociales, los datos de etiquetado y la fiabilidad.

Temas avanzados y aplicaciones: Se analizan diversos aspectos de la robustez de los sistemas de recomendación, como los sistemas "shilling", los modelos de ataque y sus defensas.

Además, se introducen temas recientes, como el aprendizaje para clasificar, los bandidos de brazos múltiples, los sistemas de grupos, los sistemas multicriterio y los sistemas de aprendizaje activo, junto con sus aplicaciones.

Aunque este libro sirve principalmente como libro de texto, también resultará atractivo para profesionales e investigadores de la industria debido a su enfoque en aplicaciones y referencias. Se incluyen numerosos ejemplos y ejercicios, y los profesores disponen de un manual de soluciones.