现代推荐算法 封面

现代推荐算法

评分 3.8
字数
20.7万字
章节数
41
ISBN
9787121454745

标签

内容简介

本书深入全面地讲解了现代推荐算法,同时兼顾深度和广度,介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。 本书从总览篇开始,介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中,除了梳理推荐系统的发展史,本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进,为读者打下推荐系统的算法基础;进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇,面对推荐系统中的各式问题,并给出解决方案;最后在决策篇中,从技术原理和用户心理出发,解释一些常见决策背后的依据,从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面,建立大局观。

编辑推荐

本书以推荐系统为主线,从基本概念与工作环节讲起,先梳理发展脉络,再深入工业实践中的模型选择与改进,随后进入前沿算法和难点问题,最后从技术原理与用户心理出发讨论常见决策依据。内容兼顾深度与广度,既关注算法本身,也关注工程落地和决策视角,适合希望从执行层面走向全局理解的读者。阅读时可按篇目渐进:先建立总览,再结合模型篇打基础,前沿与难点篇按需查阅,决策篇用于回看系统目标与业务判断。对推荐系统从业者和相关方向学生而言,本书可作为系统学习与工作参考的材料。

适合谁读

适合

  • 推荐系统方向的学生,需要系统建立算法与工程知识框架
  • 从事推荐、搜索或广告算法的工程师,希望补全前沿方法与决策视角
  • 有一定机器学习基础、想转入推荐领域的开发者
  • 需要理解推荐系统整体环节与常见难点的技术管理者

不适合

  • 完全没有机器学习基础的零起点读者,阅读门槛较高
  • 只想了解推荐系统科普概念、不打算深入算法的读者
  • 仅关注某单一业务场景、不愿接触多类模型与决策方法的从业者

阅读建议

  1. 按总览篇、模型篇、前沿篇、难点篇、决策篇的顺序阅读,先建立全局再深入细节。
  2. 读模型篇时对照自己熟悉的业务场景做笔记,记录可迁移的选择与改进思路。
  3. 前沿篇和难点篇可作为工具章节,遇到具体问题时按主题回查,不必一次读完。
  4. 读决策篇时结合用户心理与业务目标复盘一个实际推荐场景,检验技术判断与决策依据。

出版社简介

电子工业出版社 中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看,其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类,既关注技术前沿,也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资:方法与实践》《x86汇编语言:从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能:语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等,多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面,有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限,暂不展开更多出版特色。

目录

  1. 版权信息
  2. 《现代推荐算法》学习导图
  3. 内容简介
  4. 推荐序一
  5. 推荐序二
  6. 推荐序三
  7. 推荐序四
  8. 推荐序五
  9. 推荐语
  10. 前言
  11. 总览篇
  12. 第1章 推荐系统概述
  13. 第2章 现代推荐链路
  14. 模型篇
  15. 第3章 精排之锋
  16. 第4章 粗排之柔
  17. 第5章 召回之厚
  18. 第6章 模型迭代的术与道
  19. 前沿篇
  20. 第7章 用户兴趣建模
  21. 第8章 多任务学习
  22. 第9章 非梯度场景
  23. 第10章 探索与利用
  24. 第11章 后精排环节
  25. 第12章 推荐中的偏差与消除
  26. 第13章 自动机器学习技术
  27. 第14章 图计算
  28. 难点篇
  29. 第15章 延迟转化
  30. 第16章 物料冷启动
  31. 第17章 用户冷启动
  32. 第18章 因果推断
  33. 第19章 长尾优化
  34. 决策篇
  35. 第20章 流量
  36. 第21章 分层
  37. 第22章 实验现象与回收
  38. 后记
  39. 参考文献
  40. 反侵权盗版声明
  41. 《现代推荐算法》学习导图

常见问题

需要什么基础才能读这本书?
建议具备机器学习基本概念,了解常见模型和评估方法,并有一定编程或工程实践背景。若基础薄弱,可先补机器学习入门内容,再从总览篇和模型篇开始,逐步进入前沿与难点部分。
这本书更偏理论还是偏工业实践?
本书兼顾两者。模型篇重点讨论面向工业实践的选择与改进,前沿篇和难点篇介绍较前沿算法及问题解决方案,决策篇则从技术原理和用户心理讨论决策依据,读者可各取所需。
书中的算法可以直接用于实际项目吗?
本书提供方法框架和思路,具体落地仍需结合数据规模、业务目标和工程条件做适配。建议把书中的方案当作参考起点,在小流量场景验证后再逐步推广,避免直接照搬。
非算法岗位读这本书有意义吗?
有。产品、运营或技术管理岗位可通过总览篇和决策篇理解推荐系统的工作环节与决策依据,从而更好地与算法团队协作。若想深入模型细节,则需要补充相应技术基础。

读者评论

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作者简介

赵致辰 作者

赵致辰的公开资料有限,目前尚无法确认其国籍、生卒年等个人背景信息。从库内收录情况看,赵致辰仅有《现代推荐算法》一种作品,该书被归入计算机综合类,可见其写作方向集中在计算机技术领域,尤其关注推荐算法这一现代信息系统中应用广泛的分支。推荐算法涉及数据建模、用户行为分析与内容分发等多个环节,属于技术性与应用性并重的题材,因此该书可能面向希望了解推荐系统原理与实践的读者。由于作者其他作品与经历未见记载,其整体写作风格与学术脉络暂难全面评估,读者可结合《现代推荐算法》的具体内容进一步了解其专业侧重与表达特点。

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