{"product_id":"154478","title":"Introduction aux systèmes de recommandation ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDPL2ODvEsAueiCu0X6pDqXtB25t.png?v=1765080289\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Introduction aux systèmes de recommandation \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/118625987\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eSi vous envisagez de mettre en place un système de recommandation\u003cbr\u003e Le premier livre que vous devriez lire !\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Des fonctionnalités de recommandation telles que « vidéos personnalisées », « suivre les recommandations » et « produits consultés par d'autres clients » sont intégrées à divers services qui nous entourent.\u003cbr\u003e Les systèmes de recommandation sont essentiels pour les services qui gèrent un grand nombre d'articles, car choisir parmi de nombreuses options prend beaucoup trop de temps.\u003cbr\u003e Ce livre est une lecture incontournable pour les lecteurs ou les organisations souhaitant mettre en œuvre un système de recommandation. \u003cbr\u003eLes auteurs, qui sont des développeurs de systèmes de recommandation, ont examiné des cas de réussite et d'échec qu'ils ont rencontrés, en se concentrant sur la manière de combiner et d'appliquer les systèmes de recommandation à quels services.\u003cbr\u003e Au lieu de nous attarder sur les détails de l'algorithme de recommandation, nous nous concentrerons sur une présentation générale de l'algorithme et sur la manière de l'appliquer en pratique.\u003cbr\u003e Ce livre vous aidera à développer le système de recommandation adéquat pour faire évoluer votre service.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 1 SYSTÈME DE RECOMMANDATION\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 1.1 Système de recommandation\u003cbr\u003e 1.2 Historique des systèmes de recommandation\u003cbr\u003e 1.3 Types de systèmes de recommandation\u003cbr\u003e 1.4 Systèmes de recherche et de recommandation\u003cbr\u003e _1.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 2 : PROJET DE SYSTÈME DE RECOMMANDATION\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 2.1 Trois compétences nécessaires au développement d'un système de recommandation\u003cbr\u003e 2.2 Comment procéder pour le projet de système de recommandation\u003cbr\u003e 2.3 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 3 Interface utilisateur\/Expérience utilisateur du système de recommandation\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 3.1 L'importance de l'interface utilisateur\/de l'expérience utilisateur \u003cbr\u003e3.2 Exemples d'interface utilisateur\/d'expérience utilisateur adaptés aux besoins des utilisateurs du service\u003cbr\u003e 3.3 Cas d'interface utilisateur\/d'expérience utilisateur adaptés à l'objectif du fournisseur de services\u003cbr\u003e 3.4 Sujets connexes\u003cbr\u003e _3.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 4 : Aperçu des algorithmes de recommandation\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 4.1 Classification des algorithmes de recommandation\u003cbr\u003e 4.2 Filtrage basé sur le contenu\u003cbr\u003e _4.3 Filtrage collaboratif\u003cbr\u003e 4.4 Comparaison du filtrage basé sur le contenu et du filtrage collaboratif\u003cbr\u003e 4.5 Sélection d'un algorithme de recommandation\u003cbr\u003e 4.6 Caractéristiques des données symboliques\u003cbr\u003e 4.7 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 5 : DÉTAILS DE L'ALGORITHME DE RECOMMANDATION\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e _5.1 Comparaison des algorithmes\u003cbr\u003e _5.2 Ensemble de données MovieLens\u003cbr\u003e _5.3 Recommandation aléatoire\u003cbr\u003e 5.4 Recommandations fondées sur des informations statistiques ou des règles spécifiques\u003cbr\u003e 5.5 Règles de l'association\u003cbr\u003e 5.6 Méthode de filtrage collaboratif basée sur la mémoire utilisateur-utilisateur\u003cbr\u003e 5.7 Modèle de régression\u003cbr\u003e _5.8 Décomposition matricielle\u003cbr\u003e 5.9 Applications des systèmes de recommandation aux méthodes de traitement automatique du langage naturel\u003cbr\u003e _5.10 Apprentissage profond\u003cbr\u003e _5.11 Algorithme de machine à sous (algorithme de bandit)\u003cbr\u003e _5.12 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 6 COMBINAISON AVEC DES SYSTÈMES RÉELS\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e 6.1 Vue d'ensemble du système\u003cbr\u003e 6.2 Conception des bûches\u003cbr\u003e _6.3 Exemple de système réel\u003cbr\u003e _6.4 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 7 Évaluation des systèmes de recommandation\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e \u003cbr\u003e7.1 Trois méthodes d'évaluation\u003cbr\u003e _7.2 Évaluation hors ligne\u003cbr\u003e 7.3 Évaluation en ligne\u003cbr\u003e 7.4 Évaluation par le biais d'études auprès des utilisateurs\u003cbr\u003e _7.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eCHAPITRE 8 Thèmes liés au développement\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e _8.1 Conférence internationale\u003cbr\u003e _8.2 Biais\u003cbr\u003e 8.3 Système de recommandation mutuelle\u003cbr\u003e _8.4 Modélisation de l'élévation\u003cbr\u003e 8.5 Caractéristiques et défis par domaine\u003cbr\u003e _8.6 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ANNEXE A Prix Netflix\u003cbr\u003e _A.1 Fondation de Netflix\u003cbr\u003e _A.2 Développement du système de recommandation\u003cbr\u003e Prix ​​Netflix _A.3\u003cbr\u003e _A.4 Le système de recommandation de Netflix\u003cbr\u003e _A.5 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ANNEXE B Méthodes de communication utilisateur-utilisateur basées sur la mémoire\u003cbr\u003e _B.1 Processus de recommandation (1) : Trouver des utilisateurs ayant des goûts similaires aux vôtres\u003cbr\u003e _B.2 Processus recommandé (2) : Calcul de la valeur moyenne prévue\u003cbr\u003e _B.3 Processus de recommandation (3) : Recommandation aux utilisateurs\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate4187\/MidCate001\/418601162.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eUn guide pratique pour mettre en place un algorithme de recommandation qui vous connaît mieux que vous-même !\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e En réalité, les systèmes de recommandation existent depuis longtemps. \u003cbr\u003eLe menu recommandé par un restaurant et le classement des livres populaires par une librairie sont également des exemples de systèmes de recommandation.\u003cbr\u003e Avec l'augmentation du nombre de décisions que nous devons prendre au quotidien et la multiplication des choix qui s'offrent à nous, la demande en systèmes de recommandation croît.\u003cbr\u003e Les algorithmes de recommandation ont également progressé à pas de géant, dépassant la méthode standardisée de recommandation d'articles populaires pour fournir des recommandations personnalisées adaptées aux intérêts et aux préférences de chaque individu.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Afficher rapidement aux utilisateurs leurs articles préférés accroît leur satisfaction, ce qui entraîne une augmentation des ventes et du nombre d'abonnés.\u003cbr\u003e Cependant, lors de son application concrète aux services, divers problèmes surviennent. \u003cbr\u003eCela inclut la meilleure façon de structurer le projet, les systèmes de recommandation à combiner, les données à utiliser, la meilleure façon de présenter les résultats des recommandations et la façon d'évaluer les systèmes de recommandation en ligne avant leur déploiement.\u003cbr\u003e Ce livre répond précisément à ces préoccupations.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Les systèmes de recommandation ne sont plus une fonctionnalité « agréable à avoir », mais une fonctionnalité « indispensable ».\u003cbr\u003e Apprenez les notions de base auprès d'auteurs ayant une expérience concrète dans la création de systèmes de recommandation.\u003cbr\u003e Cela permettra de créer un système de recommandation qui aidera les utilisateurs à prendre des décisions en sélectionnant les articles les plus pertinents parmi une grande variété d'articles.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eStructure du contenu\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 1 Système de recommandation]\u003cbr\u003e Nous présenterons un aperçu et un historique des systèmes de recommandation, illustrés par quelques exemples.\u003cbr\u003e Nous examinerons également brièvement les différents types de systèmes de recommandation et expliquerons leurs différences par rapport aux systèmes de recherche.\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e[Chapitre 2 Projet de système de recommandation]\u003cbr\u003e Nous décrivons les membres de l'équipe nécessaires au développement d'un système de recommandation et le déroulement du projet.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 3 : Interface utilisateur\/expérience utilisateur du système de recommandation]\u003cbr\u003e Présentation de l'interface utilisateur\/de l'expérience utilisateur du système de recommandation.\u003cbr\u003e La conception de l'expérience utilisateur est importante car la manière dont vous présentez les articles recommandés peut augmenter le nombre de clics et d'achats.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 4 : Aperçu des algorithmes de recommandation]\u003cbr\u003e Nous expliquons les algorithmes de recommandation représentatifs, le filtrage collaboratif et la recommandation basée sur le contenu.\u003cbr\u003e Et nous introduisons les données de valeur moyenne en entrée de l'algorithme de recommandation en les divisant en implicites et explicites.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 5 : Détails de l'algorithme de recommandation]\u003cbr\u003e Nous expliquerons séparément les algorithmes de recommandation de popularité et d'analyse matricielle, et nous examinerons également les points à surveiller lors de leur combinaison dans des services concrets.\u003cbr\u003e Nous présentons également le code qui applique chaque algorithme à l'aide d'un ensemble de données cinématographiques appelé MovieLens.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 6 : Combinaison avec des systèmes réels] \u003cbr\u003eEn prenant pour exemple un système de recommandation de diffusion d'actualités, nous expliquons comment le système est structuré lorsqu'il intègre des algorithmes de recommandation dans des services du monde réel.\u003cbr\u003e Nous examinerons l'architecture du système de recommandation, notamment la configuration du serveur, la structure du traitement par lots et la conception des journaux.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 7 : Évaluation du système de recommandation]\u003cbr\u003e Décrit différentes métriques d'évaluation pour les systèmes de recommandation.\u003cbr\u003e Outre des indicateurs simples comme l'erreur de prédiction, nous examinons également des indicateurs qui mesurent la diversité des articles recommandés et le caractère inattendu des recommandations.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e [Chapitre 8 Sujets liés au développement]\u003cbr\u003e Nous aborderons la Conférence internationale sur les systèmes de recommandation, la suppression des biais et l'inférence causale, qui n'ont pas été traités précédemment.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003ePublic cible\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Développeurs et data scientists souhaitant analyser des données et fournir des services personnalisés à chaque client.\u003cbr\u003e Développeurs et planificateurs souhaitant apprendre les bases de l'intégration des systèmes de recommandation dans leurs systèmes de travail.\u003cbr\u003e Les responsables et les planificateurs de produits qui doivent communiquer avec les développeurs pour développer des systèmes de recommandation \u003cbr\u003eConcepteur UI\/UX responsable de l'expérience utilisateur du service recommandé \u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate de publication :\u003c\/strong\u003e 8 mai 2023\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 296 pages | 183 × 235 × 20 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791169210980\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN10 :\u003c\/strong\u003e 1169210988 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/center\u003e\n\n\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893429370922,"sku":"154478","price":39.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/53906f718b3132ac7fadfd942d3aea9d.jpg?v=1765401650","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/products\/154478","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}