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推薦系統

  • 作者:陳開江
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121354724
  • 出版日期:2019/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:370
人民幣:RMB 99 元      售價:
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內容大鋼
    本書是一本關於推薦系統產品如何落地的綜合圖書,內容覆蓋產品、演算法、工程、團隊和個人成長。書中不僅梳理了從事推薦系統工作需要具備的思維模式和需要了解的問題類型,還從產品和商業角度分析了當前最火爆的信息流內在邏輯。本書用非常通俗易懂的方式介紹了推薦系統的經典演算法原理,並有相應的配套實踐代碼,以幫助初入門的演算法工程師快速上手。除了推薦演算法,書中還包含一些不屬於推薦演算法但是很常見的實用演算法。除演算法原理之外,還有典型的工程架構描述,以及架構內部的具體模塊細節描述。這些都是在設計推薦系統的過程中不可或缺而又不容易在公開場合獲得的內容。此外,本書還涉及一部分推薦系統安全相關的知識,以及團隊搭建經驗和個人成長心得。
    本書適合以推薦系統為代表的效果類產品從業者閱讀,包括決策者,以及產品、演算法、架構、安全、運營人員。這是一本可以架起不同工種之間友好溝通橋樑的書。

作者介紹
陳開江
    陳開江,偶以「刑無刀」的名義「出沒江湖」,初于北京理工大學學習自然語言處理,先後任職于新浪微博、車語傳媒、貝殼找房等公司,從事自然語言處理及推薦系統開發等工作,也曾有兩三年與推薦系統有關的創業經驗。出版有譯著《機器學習:實用案例解析》,在微信公眾號ResysChina上發表過推薦系統系列文章,在極客時間上開設有《推薦系統36式》付費專欄。

目錄
1概念與思維
  1.1  該要推薦系統嗎
    1.1.1  什麼是推薦系統
    1.1.2  是否需要推薦系統
    1.1.3  小結
  1.2  問題模式有哪些
    1.2.1  預測問題模式
    1.2.2  幾個常見頑疾
    1.2.3  小結
  1.3  要具有什麼樣的思維模式
    1.3.1  關鍵元素
    1.3.2  思維模式
    1.3.3  小結
2產品漫談
  2.1  推薦系統的價值和成本
    2.1.1  價值
    2.1.2  成本
    2.1.3  小結
  2.2  信息流簡史
    2.2.1  前世今生
    2.2.2  配套設施
    2.2.3  小結
3內容推薦
  3.1  用戶畫像簡介
    3.1.1  什麼是用戶畫像
    3.1.2  關鍵因素
    3.1.3  構建方法
    3.1.4  小結
  3.2  標籤挖掘技術
    3.2.1  挖掘標籤的物料
    3.2.2  標籤庫該有的樣子
    3.2.3  標籤挖掘方法
    3.2.4  小結
  3.3  基於內容的推薦
    3.3.1  為什麼要做好內容推薦
    3.3.2  基於內容的推薦系統
    3.3.3  小結
4近鄰推薦
  4.1  基於用戶的協同過濾演算法
    4.1.1  協同過濾演算法
    4.1.2  基於用戶的協同過濾演算法原理
    4.1.3  應用場景
    4.1.4  小結
  4.2  基於物品的協同過濾演算法
    4.2.1  常見的應用場景
    4.2.2  演算法原理
    4.2.3  小結
  4.3  相似度演算法一覽
    4.3.1  相似度的本質
……

5矩陣分解
6模型融合
7探索和利用
8深度學習
9其他演算法
10架構總覽
11關鍵模塊
12效果保證
13團隊與個人

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