个性化推荐的可解释性研究

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于Python和数学规划求解器（COPT和Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大M建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法

21世纪的今天，我们生活的方方面面无时无刻不在被算法影响和塑造。它们帮我们选择最佳的行车路线，向我们推荐我们可能购买的商品，为我们识别语音和图像，甚至给单身人士匹配婚恋对象。越发强大的算法也在不断突破极限，无论是打败围棋世界冠军柯洁，借助大语言模型与人类会话，还是在200秒内完成超级计算机1万年才能完成的计算。然而，算法并非新近才开始影响人类社会，人类受益于算法已经有数千年的历史。在《算法简史：从

本书共5章：第1章介绍代数系统的基本概念，内容包括集合与映射、群、环、域及线性代数系统等；第2章介绍矩阵代数，内容包括矩阵定义、矩阵的各种运算，如线性运算、乘法、转置、方阵的行列式等，并由此讨论可逆阵的概念及性质；第3章介绍线性方程组的消元法，为后面讲解向量空间的知识奠定基础；第4章基于矩阵、线性方程组等讨论应用广泛的向量空间，内容包括向量及其线性运算、向量组的线性相关性、线性空间的线性变换等；在