互聯網大廠推薦算法實戰

《互聯網大廠推薦算法實戰》介紹了互聯網大廠當前採用的一些前沿推薦算法，並梳理了這些算法背後的思想脈絡與技術框架。

《互聯網大廠推薦算法實戰》總計10章，內容涵蓋了推薦系統的基礎知識、推薦系統中的特徵工程、推薦系統中的Embedding、推薦系統的各組成模塊(包括召回、粗排、精排與重排)所使用的算法技術、推薦算法實踐中經常會遇到的難題以及應對之道(其中涉及多任務推薦、多場景推薦、新用戶冷啟動、新物料冷啟動、評估模型效果、定位並解決問題等)，最後還用一章的篇幅介紹了推薦算法工程師在工作、學習、面試時應該採取的做法。

《互聯網大廠推薦算法實戰》既適合推薦系統、計算廣告、個性化搜索領域的從業人員閱讀，也適合希望從事互聯網算法工作的在校學生閱讀。



趙傳霖，博士，畢業於清華大學電氣工程專業，知乎“機器學習”話題優秀答主，目前在北京快手科技有限公司擔任算法專家，擁有10余年的互聯網算法從業經驗，主要研究方向為推薦系統、計算廣告、個性化搜索。分別以知識平台的“石塔西”賬號和“石塔西的說書館”自媒體號發表了多篇以推薦算法為主題的原創性文章，深受廣大讀者的好評，並曾經4次獲得知乎創作排行榜“知勢榜·影響力榜”(科技互聯網領域)第1名。