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本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种

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本书共九章，内容包括：公共图书馆的发展概述、公共图书馆管理工作探析、新形势下公共图书馆的服务创新、公共图书馆社区服务探索、大数据时代公共图书馆知识服务、信息化背景下公共图书馆的创新发展、公共图书馆地方文献创新管理、公共图书馆文旅融合实践探析、新业态下公共图书馆创新发展趋势。

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