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重溫經(jīng)典技術，推知前沿進展

詳細闡述推薦系統(tǒng)基本原理、落地經(jīng)驗與前沿技術進展

深入淺出推薦系統(tǒng)的技術發(fā)展脈絡

揭秘工業(yè)級推薦系統(tǒng)的構建方法

內容簡介

推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)時代極具商業(yè)價值的人工智能應用之一，30 年來持續(xù)受到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。本書作者以一線研發(fā)人員的視角和經(jīng)驗，對推薦系統(tǒng)進行總結，嘗試從原理與實踐兩個角度為讀者剖析推薦系統(tǒng)。本書首先從原理上介紹各類經(jīng)典推薦算法及前沿的深度學習推薦算法，然后分析推薦系統(tǒng)領域發(fā)展的前沿話題和未來方向，最后結合微軟的開源項目Microsoft Recommenders 介紹推薦系統(tǒng)的實踐經(jīng)驗。讀者可以基于本書提供的源代碼，深入學習推薦算法的設計原理和實踐方式，并可以基于本書從零開始快速搭建一個準確、高效的推薦系統(tǒng)。

本書不僅適合互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等相關領域技術人員閱讀，也適合高等院校計算機、軟件工程、人工智能等專業(yè)的本科生和研究生參考。

作者簡介

李東勝

博士，微軟亞洲研究院（上海）高級研究經(jīng)理，復旦大學計算機學院客座教授、兼職博導，中國計算機學會協(xié)同計算專業(yè)委員會委員。主要研究方向為機器學習理論及應用，尤其是推薦算法的準確性、泛化能力、可擴展性、安全與隱私等。近年來，在PNAS、Nature Cardiovascular Research、ICML、NIPS、ICLR、SIGIR、WWW、KDD等相關領域的會議和期刊上發(fā)表論文80余篇。長期擔任ICML、NIPS、ICLR、KDD、AAAI、IJCAI、CIKM等學術會議的程序委員。曾任IBM中國研究院高級研究員，于2016—2019年連續(xù)4年獲得IBM杰出技術成就獎，開發(fā)的認知推薦引擎在2018年獲得IBM獎——IBM Corporate Award。

練建勛

博士，畢業(yè)于中國科學技術大學，現(xiàn)任微軟亞洲研究院主管研究員。研究方向主要包括推薦系統(tǒng)、用戶建模與深度學習相關技術。在KDD、IJCAI、WWW、SIGIR等多個國際頂級會議上發(fā)表了多篇論文，相關的研究成果應用在必應廣告、Xbox游戲和微軟新聞等多個推薦場景上，獲得了顯著的提升效果。

張 樂

博士，人工智能架構師/總監(jiān)，主導面向金融應用的人工智能和機器學習平臺開發(fā)。曾任微軟高級數(shù)據(jù)科學家，負責開發(fā)應用于零售、媒體和娛樂行業(yè)的工業(yè)級推薦系統(tǒng)在Azure云平臺上的產品和解決方案。在人工智能及數(shù)據(jù)科學在多個行業(yè)的應用項目中擔任主要開發(fā)和技術負責人。開源項目Microsoft Recommenders的主要參與者之一。曾在KDD、ICDM、WWW等多個人工智能學術會議上發(fā)表論文及演講。本科畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學，在新加坡南洋理工大學獲得博士學位，曾在美國普渡大學交流訪問。

任 侃

博士，現(xiàn)就職于微軟亞洲研究院并擔任高級研究員。主要研究領域包括數(shù)據(jù)挖掘與機器學習，特別是時空數(shù)據(jù)挖掘、序列建模與決策優(yōu)化方法，及其在推薦系統(tǒng)、醫(yī)療健康與金融等領域的應用。在數(shù)據(jù)挖掘與機器學習領域頂級會議和期刊上發(fā)表了20余篇論文，包括TKDE、KDD、SIGIR、AAAI、ICLR、ICDM、WSDM、CIKM等。在浙江大學獲得計算機科學與技術工學學士學位，在上海交通大學獲得計算機科學與技術博士學位，并獲得上海交通大學優(yōu)秀博士學位論文提名。


盧 暾

博士，復旦大學計算機科學技術學院教授，博士生導師，美國卡耐基梅隆大學（CMU）訪問學者?，F(xiàn)任中國計算機學會（CCF）協(xié)同計算專委秘書長、大數(shù)據(jù)專家委員會通訊委員、高級會員。長期從事CSCW與社會計算、協(xié)同計算、推薦系統(tǒng)與人機交互等方面的研究。作為項目負責人承擔多項國家自然科學基金項目、科技部重點研發(fā)計劃課題、863課題和上海市項目。研究成果發(fā)表在CSCW、CHI、UbiComp、NIPS、WWW、SIGIR、IEEE TKDE等領域權威會議和期刊上。多次擔任CSCW、CHI等的AC，多個國內外學術會議的PC Co-Chair，以及多個國內外學術期刊的AE和GE。


鄔 濤

博士，微軟Azure Gaming Services部門數(shù)據(jù)科學主管。其團隊專注于人工智能技術在游戲開發(fā)、內容創(chuàng)作和運營中的應用。領導開發(fā)的Microsoft Recommenders開源項目是GitHub上最受歡迎的推薦系統(tǒng)項目。在微軟、諾基亞研究中心和麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）長期負責研發(fā)和團隊管理工作。


謝 幸

博士，微軟亞洲研究院首席研究員，中國科學技術大學兼職博士生導師，微軟-中科大聯(lián)合實驗室主任，中國計算機學會普適計算專委會副主任。其團隊在數(shù)據(jù)挖掘、社會計算和普適計算等領域展開研究，在國際會議和學術期刊上發(fā)表了300余篇學術論文，共被引用4萬余次。他是中國計算機學會會士、IEEE會士、ACM杰出會員。