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本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個(gè)關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價(jià)，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價(jià)等相關(guān)理

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針對國內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點(diǎn)問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過分析論證，收集大量專 家學(xué)者近年來有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報(bào)告等展開研究，圍繞基 于內(nèi)容和知識的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦 等五個(gè)方

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