书籍作者:文亮 | ISBN:9787115609809 |
书籍语言:简体中文 | 连载状态:全集 |
电子书格式:pdf,txt,epub,mobi,azw3 | 下载次数:7702 |
创建日期:2024-04-07 | 发布日期:2024-04-07 |
运行环境:PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/Kindle/Android/安卓/平板 |
本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识;然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型;接着重点介绍推荐系统的4层级联架构,包括召回、粗排、精排和重排,以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理;紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用,具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践;最后从不同角度审视推荐系统,介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各种前沿实践。本书基于一线研发人员的视角向读者分享推荐系统的实践经验,所有模型结构和前沿实践都在业务场景中落地。
本书适合推荐系统领域的从业者、高校科研人员、高校计算机专业学生,以及对推荐系统感兴趣的产品研发人员和运营人员阅读。
文亮,奇虎360公司资深算法专家, 硕士毕业于电子科技大学信息与软件工程学院。主要研究方向有推荐系统、深度学习和信息安全,曾发表5篇相关领域的学术论文,其中3篇被EI收录 。他拥有超过5年的机器学习与推荐系统实践经验,作为奇虎360推荐场景的核心研发人员,主导深度学习在奇虎360信息流推荐场景的落地工作。
1.集机器学习和深度学习于一身,由360资深算法专家撰写,让你轻松掌握推荐系统的核心技术。
2.推荐系统技术已经正式步入深度学***。基于一线研发人员的视角,系统介绍推荐系统的技术理论和实践。
3.覆盖推荐系统召回、粗排、精排和重排全链路,本书从多个角度审视推荐系统中的公平性问题、知识蒸馏、冷启动等前沿实践,是推荐系统领域实践者不容错过的指南。
4.以业界实践为基础,介绍推荐系统的核心技术。通过谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理,快速了解业内主流解决方案,搭建属于自己的实用知识体系。
上次买的找不到了,再次购买,速度,赞?
2023-07-08 00:50:36
好评,非常好
2023-07-06 21:39:12
这本书写的很好,值得购买。
2023-07-03 11:06:10
此用户未填写评价内容
2023-07-07 13:35:17
此用户未填写评价内容
2023-07-07 09:13:09
此用户未填写评价内容
2023-07-07 19:47:34
帮朋友买的,就是快,书适合想从事推荐算法的同学,按召回,排序分层介绍,覆盖了冷启,多任务学习,内容很全面!
2023-07-07 00:04:20
此用户未填写评价内容
2023-07-06 11:45:52
此用户未填写评价内容
2023-07-06 20:21:50
很快收到了!非常好的一本书!
2023-07-03 10:56:18
推荐系统技术原理与实践(异步图书出品) 引言: 在信息爆炸的时代,人们面临着海量的信息和选择。为了帮助用户更好地发现并获取个性化的信息,推荐系统应运而生。推荐系统是一种通过分析用户行为和个人兴趣,为用户提供个性化推荐的技术。本文将介绍推荐系统的技术原理和实践,帮助读者更好地理解推荐系统的工作原理和应用。 一、推荐系统的基本原理 推荐系统的基本原理是通过对用户行为和兴趣的分析,预测用户可能感兴趣的物品,并将其推荐给用户。推荐系统通常包括以下几个核心组成部分: 1. 用户建模:推荐系统通过分析用户的历史行为数据,如点击记录、购买记录、评分记录等,对用户的兴趣进行建模。用户建模可以采用多种算法,如基于内容的方法、协同过滤方法、深度学习方法等。 2. 物品建模:推荐系统需要对物品进行建模,以便理解物品的特征和属性。物品建模可以使用多种技术,如基于内容的方法、标签关联方法、主题模型方法等。 3. 推荐算法:推荐系统利用用户建模和物品建模的结果,运用不同的推荐算法进行推荐。常见的推荐算法包括基于规则的推荐、基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于深度学习的推荐等。 4. 评估和反馈:推荐系统需要对推荐结果进行评估,以度量推荐的准确性和效果。同时,推荐系统还需要根据用户的反馈和行为变化进行动态调整和改进。 二、推荐系统的实践应用 推荐系统在各个领域都有广泛的应用,下面列举几个典型的实践应用场景: 1. 电子商务:推荐系统在电子商务平台中被广泛使用,通过分析用户的购买历史和浏览行为,为用户提供个性化的商品推荐。这不仅可以提高用户的购买转化率,还可以增强用户的购物体验。 2. 社交媒体:社交媒体平台借助推荐系统,根据用户的兴趣和社交关系,推荐适合用户的朋友、话题、文章等内容。这样可以提高用户的参与度和留存率。 3. 视频流媒体:视频流媒体平台利用推荐系统,根据用户的观看历史和偏好,推荐用户可能感兴趣的电影、剧集、综艺等内容。这可以提高用户的观看时长和用户黏性。 4. 新闻媒体:新闻媒体平台利用推荐系统,根据用户的阅读历史和关注领域,推荐用户感兴趣的新闻报道和文章。这可以提高用户的阅读体验和新闻获取效率。 三、推荐系统的挑战与发展趋势 尽管推荐系统在各个领域都取得了一定的成功,但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题: 1. 冷启动问题:当用户新加入系统或物品新上线时,推荐系统很难准确预测用户的兴趣。解决冷启动问题是推荐系统发展的一个重要方向。 2. 数据稀疏性问题:用户行为数据通常是非常稀疏的,这给推荐系统的建模和预测带来了挑战。如何利用有限的数据进行准确的推荐是一个关键问题。 3. 多样性与长尾问题:推荐系统往往倾向于给用户推荐热门的物品,导致长尾物品的推荐较少。如何在满足用户兴趣的同时,保持推荐结果的多样性是一个需要解决的问题。 未来,推荐系统的发展趋势包括以下几个方面: 1. 深度学习与推荐系统的结合:深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破,将其应用于推荐系统,有望提升推荐的准确性和效果。 2. 多模态推荐:随着多媒体数据的快速增长,将多模态数据(如图像、音频、视频等)纳入推荐系统的考虑,可以更好地满足用户的多样化需求。 3. 联邦学习与隐私保护:推荐系统需要处理大量用户的个人数据,如何保护用户隐私成为一个重要的问题。联邦学习等技术可以在保护用户隐私的同时,进行有效的推荐。 结论: 推荐系统是一项重要的技术,它可以帮助用户更好地发现和获取个性化的信息。本文介绍了推荐系统的技术原理和实践,
2023-07-10 10:10:58