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本书循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共12章，包括推荐系统基础知识、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、实时电影推荐系统开发和服装推荐系统开发。本书内容简洁而不失技术深度，数据资料翔实齐全，并且易于阅读。
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