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推荐系统技术原理与实践
文亮更新时间:2023-12-21 17:34:41
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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。
品牌:人邮图书
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
推荐系统技术原理与实践最新章节
查看全部- 8.8 小结
- 8.7 推荐系统的其他问题
- 8.6 深度学习模型的特征选择
- 8.5 推荐系统的冷启动问题
- 8.4 知识蒸馏在推荐系统中的应用
- 8.3 多场景融合实践
- 8.2 推荐系统的公平性问题
- 8.1 推荐系统的应用场景
- 第8章 推荐系统的前沿实践
- 7.7 小结
文亮
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