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推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践
更新时间:2024-08-05 15:37:06
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这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统,围绕现代推荐系统核心技术展开深度解读的专业工具书,又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验,是一本方法和实践兼具的好书。本书不针对零基础从业者,而是以帮助初级算法工程师向中高级进阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题,直指问题的本质,并按照推荐系统工作流程逐一破解。本书共包括11章:第1章主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况,包括构建推荐系统可能面临的问题,以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。第2章介绍现代推荐系统的整体架构,以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。第3章对推荐系统所需要的数据和特征处理进行深度剖析,包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重点内容。第4章对推荐系统的在线指标和离线指标,以及AB实验的设计进行深度讲解。第5章和第6章,主要对机器学习和神经网络的设计和调参进行详细解读。这是本书的重点,也是很多推荐算法工程师的痛点。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。第7~9章分别对召回层、精排层、粗排层进行详细解读,包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案,以及模型可解释性、近离线计算等重点内容。第10章主要介绍精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和强化学习在混排的应用)的原理。第11章主要介绍冷启动链路的设计,主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-05-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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