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AI讀心數:推薦系統演算法核心程式碼精通

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AI讀心數:推薦系統演算法核心程式碼精通 AI讀心數:推薦系統演算法核心程式碼精通

作者:謝楊易 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2024-10-23
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:AI讀心數:推薦系統演算法核心程式碼精通

AI讀心數 - 推薦系統演算法核心程式碼精通 網際網路快速發展,使用者和內容規模均迅速增長。如何讓使用者找到感興趣的內容成為許多公司的核心問題。推薦系統屬於被動型消費。和搜尋系統是連接使用者和內容的關鍵橋樑。深度學習技術開始進入推薦系統,深度學習的推薦系統顯著提升了內容分發的準確性和使用者體驗,推薦演算法工程師因此進入了一個新的時代。推薦演算法也在迅速發展,從業者需要不斷學習新知識。

推薦系統的鏈路很長,包括召回、粗排、精排和重排等多個模組,掌握整體架構並深入理解各個模組的細節是困難且重要的。本書主要介紹推薦演算法技術,涵蓋召回、粗排、精排和重排等模組,讓讀者熟悉推薦演算法的全過程,加深系統化理解,並掌握關鍵技術細節。

書中介紹的技術也適用於搜尋和廣告等領域。幫助讀者掌握推薦演算法的整體架構和核心模組的知識框架,以及一些工作必備的經典模型,深入理解其出發點和具體實現方案,並在實際工作中靈活運用。處於資訊爆炸時代的推薦演算法工程師需要不斷學習新知識,接受更多挑戰。希望本書分享的知識和經驗能夠幫助讀者一臂之力。

作者簡介:

謝楊易
本科畢業於華中科技大學,碩士畢業於中國科學院大學。主要研究方向為推薦演算法,個性化搜尋和自然語言處理,歷任阿里巴巴演算法專家、騰訊應用演算法研究員等職位,在搜尋和推薦演算法領域累積了豐富的知識。CSDN博客專家,原創文章100餘篇。發表專利15個,已授權6個。

作者序
當前網際網路高速發展,使用者規模和內容規模均迅猛提升。身處資訊嚴重超載的時代,如何讓使用者從巨量資訊中發現自己感興趣的內容,成了很多公司的核心問題。在此背景下,搜尋系統和推薦系統應運而生。前者主要解決使用者主動尋找內容的問題,後者則將合適的內容分發給合適的使用者,偏被動型消費。它們是連接使用者和內容的橋樑,重要性不言而喻。

自從2012 年AlexNet 在ImageNet 大規模視覺辨識比賽中一舉奪魁後,深度學習就深入各大業務領域,推薦系統也不例外。基於深度學習的推薦系統,大幅提升了內容分發的準確性和使用者體驗,...
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目錄
第 1 章 推薦系統概述
1.1 為什麼需要推薦系統
1.1.1 推薦系統與使用者體驗
1.1.2 推薦系統與內容生產
1.1.3 推薦系統與平臺發展
1.2 推薦系統分類
1.2.1 業務領域分類
1.2.2 內容媒體分類
1.2.3 互動形態分類
1.2.4 應用場景分類
1.3 推薦系統架構
1.4 本章小結

第 2 章 資料樣本和特徵工程
2.1 資料樣本
2.1.1 樣本不均衡問題
2.1.2 樣本不置信問題
2.1.3 離/線上樣本不一致問題
2.2 特徵工程
2.2.1 特徵類目系統
2.2.2 特徵處理範式
2.2.3 特徵重要性評估
2.3 本章小結
參考文獻

第 3 章 傳統推薦演算法
3...
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