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本書(shū)不要求讀者必須具備深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的背景知識(shí)，不論是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的技術(shù)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)人員，還是高等院校的在校生，或者對(duì)個(gè)性化推薦、大數(shù)據(jù)應(yīng)用感興趣的愛(ài)好者等都可以閱讀此書(shū)。

亮點(diǎn)一：完全來(lái)自于工業(yè)化實(shí)踐，內(nèi)容按照實(shí)際推薦系統(tǒng)的模塊劃分：內(nèi)容理解、用戶(hù)畫(huà)像、召回、排序、重排等，其他書(shū)沒(méi)有這樣寫(xiě)的。
亮點(diǎn)二：內(nèi)容全面系統(tǒng)但精煉，全書(shū)是作者根據(jù)實(shí)踐總結(jié)，沒(méi)有大面積理論講解，只講基礎(chǔ)框架、核心技術(shù)和前沿發(fā)展。

亮點(diǎn)三：囊括當(dāng)下熱門(mén)前沿技術(shù)，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能，以及ChatGPT時(shí)代的推薦系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展描述，對(duì)當(dāng)下的技術(shù)人員很有指導(dǎo)意義。

亮點(diǎn)四：四位作者均是來(lái)自一線大廠的工程師，長(zhǎng)期在工業(yè)界從事推薦算法的相關(guān)應(yīng)用研究，本書(shū)的內(nèi)容融入了作者對(duì)推薦算法的思考、體會(huì)及實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

亮點(diǎn)五：此書(shū)不僅具有全局視野，體系完善，而且生動(dòng)翔實(shí)，細(xì)節(jié)拉滿(mǎn)。不管你是小白還是推薦系統(tǒng)的從業(yè)者，閱讀此書(shū)都會(huì)讓你受益匪淺。

向讀者更全面、更具體地介紹推薦系統(tǒng)，全方位地剖析主流工業(yè)推薦系統(tǒng)的運(yùn)作機(jī)理和每個(gè)核心模塊，并讓讀者能夠了解不同的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中推薦系統(tǒng)是如何與業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行深度結(jié)合來(lái)加速達(dá)成業(yè)務(wù)核心目標(biāo)的。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

推薦系統(tǒng)技術(shù)作為近年來(lái)非常熱門(mén)的AI技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)各行業(yè)，從衣食住行到娛樂(lè)消費(fèi)，以及無(wú)處不在的廣告，背后都依賴(lài)推薦系統(tǒng)的決策。本書(shū)貼合工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點(diǎn)，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶(hù)畫(huà)像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個(gè)模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應(yīng)用，并展開(kāi)介紹了推薦冷啟動(dòng)、推薦偏差與消偏等常見(jiàn)問(wèn)題和解決方案。此外，還對(duì)當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的熱門(mén)前沿技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能等。

本書(shū)既適合推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告及搜索領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員，也適合高等院校人工智能、計(jì)算機(jī)技術(shù)、軟件工程等專(zhuān)業(yè)的本科生、研究生及博士生，以及對(duì)推薦系統(tǒng)感興趣的愛(ài)好者等，可以幫助他們了解工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架、核心技術(shù)和前沿發(fā)展。

作者簡(jiǎn)介

胡瀾濤

畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，快手推薦算法技術(shù)總監(jiān)。曾任字節(jié)跳動(dòng)高級(jí)算法工程師，騰訊高級(jí)研究員。在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)過(guò)包括TikTok、快手、微信看一看在內(nèi)的多個(gè)大規(guī)模工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)的核心研發(fā)工作。主要研究方向?yàn)橥扑]系統(tǒng)，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文6篇，擁有專(zhuān)利5項(xiàng)。

李玥亭

畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)。曾先后就職于百度、小米等公司，參與百度鳳巢廣告CTR預(yù)估模型的研發(fā)，負(fù)責(zé)小米音樂(lè)、閱讀、應(yīng)用商店、游戲中心等多個(gè)產(chǎn)品推薦服務(wù)從0到1的搭建，在搜索、廣告、推薦領(lǐng)域有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。目前轉(zhuǎn)戰(zhàn)智能家居領(lǐng)域，探索智能感知、智能決策等AI技術(shù)在新場(chǎng)景的落地。

崔光范

畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，愛(ài)奇藝助理研究員，負(fù)責(zé)短視頻信息流推薦業(yè)務(wù)。曾任小米推薦算法工程師，負(fù)責(zé)應(yīng)用商店、游戲中心、有品等業(yè)務(wù)的推薦工作，從零構(gòu)建了小米垂域業(yè)務(wù)的深度推薦引擎。主要研究方向是推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告、搜索等，發(fā)表過(guò)多篇論文和專(zhuān)利。

易可欣

畢業(yè)于北京大學(xué)，先后在愛(ài)奇藝、快手擔(dān)任推薦算法工程師，主要研究方向?yàn)檎倩夭呗耘c模型、數(shù)據(jù)挖掘、樣本優(yōu)化等。