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推薦系統全鏈路設計(原理解讀與業務實踐)/智能系統與技術叢書

  • 作者：唐楠烊|責編:孫海亮//張翠翠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111750963
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：237
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統，圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書，又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基於推薦演算法工程師實際工作場景規劃內容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗，是一本方法和實踐兼具的好書。
    本書不針對零基礎從業者，而是以幫助初級演算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題，直指問題的本質，並按照推薦系統工作流程逐一破解。
    本書共包括11章：
    第1章主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況，包括構建推薦系統可能面臨的問題，以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。
    第2章介紹現代推薦系統的整體架構，以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統。
    第3章對推薦系統所需要的數據和特徵處理進行深度剖析，包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特徵處理和離散特徵處理等重點內容。
    第4章對推薦系統的在線指標和離線指標，以及AB實驗的設計進行深度講解。
    第5章和第6章，主要對機器學習和神經網路的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點，也是很多推薦演算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網路深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。
    第7?9章分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀，包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案，以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。
    第10章主要介紹精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和強化學習在混排的應用）的原理。
    第11章主要介紹冷啟動鏈路的設計，主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配演算法。這是本書的特色內容。
作者介紹
唐楠烊|責編:孫海亮//張翠翠
    唐楠烊，資深演算法工程師，精通推薦演算法和NLP演算法。曾就職于阿里巴巴、58同城等多家知名互聯網公司，專門從事推薦系統和NLP演算法相關工作。具有多年的演算法經驗，在推薦系統的全鏈路優化和NLP對話業務方面經驗尤其豐富。     知乎作者、Github資深玩家，專註于推薦演算法和NLP相關內容分享。在Github上有多個項目，最高獲得100多顆星；在知乎上發表數十篇技術文章，總閱讀量近百萬。
目錄
前言
第1章  什麼是推薦系統
  1.1  深度理解推薦系統
  1.2  企業在構建推薦系統時會面臨哪些問題
  1.34  類主流推薦系統構建點撥
    1.3.1  電商是怎麼做推薦系統的
    1.3.2  視頻網站是怎麼做推薦系統的
    1.3.3  推薦系統是怎麼應用於廣告業務的
    1.3.4  推薦系統是怎麼應用於信息流的
  1.4  推薦系統怎麼拉活促銷
  1.5  架構和模型在推薦系統落地中的作用
第2章  推薦系統架構
  2.1  推薦系統架構概述
  2.2  召回層概述
    2.2.1  非個性化召回
    2.2.2  個性化召回
  2.3  粗排層概述
    2.3.1  雙塔粗排
    2.3.2  交叉粗排
  2.4  精排層概述
  2.5  重排層概述
  2.6  冷啟動環節
    2.6.1  用戶冷啟動
    2.6.2  物料冷啟動
第3章  構建推薦系統的特徵
  3.1  怎麼收集數據
  3.2  怎麼清洗數據
    3.2.1  物料側數據
    3.2.2  用戶側數據
    3.2.3  內容側數據
    3.2.4  交叉數據
  3.3  怎麼處理連續特徵
    3.3.1  標準化
    3.3.2  無監督分箱
    3.3.3  有監督分箱
  3.4  怎麼處理離散特徵
第4章  為推薦系統選擇評價指標
第5章  機器學習模型調參
第6章  神經網路模型調參
第7章  個性化召回層樣本選擇和模型選擇
第8章  精排層的樣本選擇和模型選擇
第9章  粗排層的樣本選擇和模型選擇
第10章  重排層的設計與實現
第11章  冷啟動環節的設計與實現

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