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編輯推薦

適讀人群 ：本書既適合推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀，幫助他們建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的技術(shù)框架，通過學(xué)習(xí)前沿案例 加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)理論與推薦系統(tǒng)工程實(shí)踐的融合能力。

　　一線大廠推薦工程師傾囊相授

　　教你從零開始構(gòu)建前沿、實(shí)用的推薦系統(tǒng)知識體系

　　揭秘巨頭公司推薦系統(tǒng)背后的邏輯

　　梳理深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的發(fā)展脈絡(luò)，厘清每個(gè)關(guān)鍵模型和技術(shù)的細(xì)節(jié)

　　引導(dǎo)讀者掌握工業(yè)界模型設(shè)計(jì)背后真正的 “銀彈”

　　諸葛越、唐杰、張俊林、劉知遠(yuǎn)、楊子等產(chǎn)學(xué)界專家傾情力薦，朱小強(qiáng)作序

內(nèi)容簡介

　　深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域掀起了一場技術(shù)革命，本書從深度學(xué)習(xí)推薦模型、Embedding技術(shù)、推薦系統(tǒng)工程實(shí)現(xiàn)、模型評估體系、業(yè)界前沿實(shí)踐等幾個(gè)方面介紹了這場技術(shù)革命中的主流技術(shù)要點(diǎn)。

　　《深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)》既適合推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本 科生、研究生、博士生閱讀，幫助他們建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的技術(shù)框架，通過學(xué)習(xí)前沿案例 加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)理論與推薦系統(tǒng)工程實(shí)踐的融合能力。

作者簡介

　　王喆，畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，美國流媒體公司Roku資深機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，推薦系統(tǒng)架構(gòu)負(fù)責(zé)人。曾任Hulu高級研究工程師，品友互動(dòng)廣告效果算法組負(fù)責(zé)人。清華大學(xué)KEG實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)搜索引擎AMiner早期發(fā)起人之一。主要研究方向?yàn)橥扑]系統(tǒng)、計(jì)算廣告、個(gè)性化搜索，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文7篇，擁有專利3項(xiàng)，是《百面機(jī)器學(xué)習(xí)：算法工程師帶你去面試》等技術(shù)書的聯(lián)合作者。曾擔(dān)任KDD、CIKM等國際會(huì)議審稿人。

精彩書評

　　推薦算法有著巨大的商業(yè)價(jià)值，而深度學(xué)習(xí)又將相對成熟的推薦算法向前推進(jìn)了一大步。本書關(guān)注工業(yè)界的前沿進(jìn)展，致力于提高一線算法工程師的工業(yè)級推薦系統(tǒng)實(shí)踐能力，為讀者帶來技術(shù)干貨。

　　　　斯坦福大學(xué)博士，Hulu全球副總裁　諸葛越

　　我非常樂意將本書推薦給在校研究生和博士生，它搭建起一座連接學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的橋梁，讓有興趣從事推薦系統(tǒng)及相關(guān)職業(yè)方向的在校生有了熟悉工業(yè)界推薦系統(tǒng)的機(jī)會(huì)，并在學(xué)習(xí)的過程中建立起深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的知識框架。

　　　　清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授　唐　杰

　　本書*珍貴的閃光點(diǎn)和*大的價(jià)值不在于羅列了眾多聞名業(yè)界的推薦模型，而是從技術(shù)創(chuàng)造的視角，以具體的技術(shù)誕生場景為藍(lán)圖，引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)和掌握工業(yè)界模型設(shè)計(jì)背后真正的“銀彈” ——模型提出的目的是解決什么樣的問題。

　　　　阿里巴巴資深技術(shù)專家　朱小強(qiáng)

　　本書系統(tǒng)地歸納、梳理了推薦領(lǐng)域的眾多深度學(xué)習(xí)前沿模型，更可貴的是，本書聚焦于可落地的工業(yè)界深度學(xué)習(xí)推薦模型，這使其兼具技術(shù)前沿性和業(yè)務(wù)實(shí)用性。我誠摯地向讀者推薦此書。

　　　　新浪微博AI Lab負(fù)責(zé)人　張俊林

　　本書深入地介紹了推薦系統(tǒng)知識的方方面面，并重點(diǎn)討論了深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的技術(shù)路線，注重提供一線互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用案例，是一本難得的理論與實(shí)踐并重的推薦系統(tǒng)技術(shù)書。

　　　　清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授　劉知遠(yuǎn)

　　閱讀本書，你仿佛在和一個(gè)見證并推動(dòng)推薦系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展的資深工程師對話。他將千頭萬緒的知識體系歸納整理并娓娓道來，和你一起感受深度學(xué)習(xí)對推薦系統(tǒng)技術(shù)變革的強(qiáng)大助推力。本書注重分享作者實(shí)踐前沿技術(shù)的心得體會(huì)，啟發(fā)你在推薦系統(tǒng)實(shí)踐中思考技術(shù)創(chuàng)新，開闊設(shè)計(jì)靈感。

　　　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士，谷歌高級研究員　楊　子