信息化、智能化技術的快速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據爆發(fā)式增長，大數(shù)據時代的到來也伴隨著\"信息過載\"問題的出現(xiàn)。推薦系統(tǒng)是解決信息過載問題的有效方法，作為現(xiàn)階段推薦算法當中應用為廣泛的個性化推薦算法之一，協(xié)同過濾推薦算法有著該領域內其他推薦算法無法比擬的諸多優(yōu)點。但是在實際應用場景中，協(xié)同過濾推薦算法仍然有較多問題亟須解決。針對協(xié)同過濾推薦算法面對的數(shù)據稀疏性問題，《推薦系統(tǒng)關鍵技術的研究》分別采用數(shù)據填充方法、融合信任的概率矩陣分解模型、融合用戶評分信息和項目評論特征的深度學習模型進行分析解決。針對協(xié)同

本書研究面向強噪聲場景的低秩稀疏學習視覺目標跟蹤方法。基于變分法和分數(shù)階微積分理論改善強噪聲場景下的視覺信息質量問題；基于低秩表示和稀疏表示理論解決目標外觀多樣性情況下的表觀建模問題；基于融合LASSO、變分法和分數(shù)階微積分理論解決復雜環(huán)境遮擋帶來的目標特征丟失問題和目標快速運動帶來的跟蹤漂移問題；基于反向稀疏表示描述解決跟蹤模型在線學習的計算效率問題。本書可供高等院校自動化、計算機、電子信息等相關專業(yè)的本科生和研究生，以及從事計算機視覺和數(shù)字圖像處理領域的工程技術人員和研究人員參考閱讀。

計算機在解題的過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種算法，《計算機算法理論與應用》對計算機算法的理論與應用進行了深入分析，首先闡述了計算機算法基礎知識，而后分別論述了計算機神經網絡算法與應用、數(shù)據挖掘算法與應用、MATLAB算法與應用、工程圖形算法與應用、數(shù)字視頻圖像處理算法與應用、智能算法與應用、蟻群算法及其應用、群體智能算法及其應用、高維多目標進化算法與應用及視覺算法在智能車中的應用，最后分析了網絡環(huán)境下計算機的安全性問題�！队嬎銠C算法理論與應用》可供計算機科學等相關專業(yè)本科

計算機算法是計算機科學和計算機應用的核心。本書以算法設計策略為主線，系統(tǒng)介紹了算法的設計方法和分析技巧。書中既涉及傳統(tǒng)算法的實例分析，更有算法領域熱點研究課題追蹤，具有較高的實用價值。本書主要內容包括：遞歸與分治策略、動態(tài)規(guī)劃算法、貪心算法、搜索算法、概率算法、NP完全性理論、近似算法、現(xiàn)代計算智能算法簡介等。

本書將典型的經典問題和算法設計技術巧妙地進行結合，系統(tǒng)地論述算法設計技術及其在經典問題中的應用。主要內容包括：計算機算法的基礎知識、算法復雜性分析、貪心算法、分治策略、動態(tài)規(guī)劃、隨機算法、圖的搜索算法、NP完全問題。本書結構合理，內容豐富，深入淺出，圖例豐富，理論性的實用性并重，可續(xù)性強，是一本值得學習研究的著作。

《計算機算法設計與分析》深入淺出地介紹了計算機算法的基本理論和方法，主要內容包括算法導引、圖的周游與小支撐樹算法分析、遞歸與分治策略分析、動態(tài)規(guī)劃法的設計與分析、貪心算法的分析與優(yōu)化、回溯法問題分析、分支限界法問題分析、NP完全性分析、隨機算法分析、近似算法的設計與分析、智能優(yōu)化算法研究等。