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业务驱动的推荐系统:方法与实践电子书

（1）作者背景资深：作者是资深推荐系统专家，曾在阿里担任推荐和搜索方面的算法专家，是工业级高性能高维数据检索算法NSG、SSG的发明人。（2）内容另辟蹊径：不以推荐算法为核心，而是从业务视角解读推荐系统的架构设计、数据工程、算法原理，揭秘千万级DAU工业推荐系统的构建、优化奥秘。（3）重磅专家推荐：百度首席科学家王井东，浙江大学教授、青年973首席科学家蔡登，美国南加州大学终身教授任翔联袂推荐。

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6.4

作者：付聪

出版社：机械工业出版社

出版时间：2023-02-01

字数：16.0万

所属分类：科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。阅读本书，你将有如下收获：从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化；从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想；掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度；了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法；从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法；从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。 【推荐语】 （1）作者背景资深：作者是资深推荐系统专家，曾在阿里担任推荐和搜索方面的算法专家，是工业级高性能高维数据检索算法NSG、SSG的发明人。（2）内容另辟蹊径：不以推荐算法为核心，而是从业务视角解读推荐系统的架构设计、数据工程、算法原理，揭秘千万级DAU工业推荐系统的构建、优化奥秘。（3）重磅专家推荐：百度首席科学家王井东，浙江大学教授、青年973首席科学家蔡登，美国南加州大学终身教授任翔联袂推荐。 【作者】 付聪博士，毕业于浙江大学计算机学院，美国南加州大学访问学者，前阿里巴巴算法专家。工业级高性能高维数据检索算法NSG、SSG的发明人，致力于推荐系统、搜索引擎前沿技术的研究和应用。曾作为团队负责人，在千万级DAU的电商及视频业务场景下，成功实现了推荐系统、搜索引擎、搜推融合等技术方向的项目落地，积累了丰富的实战经验。学生时代师从国家优秀青年学者蔡登教授与国家杰出青年学者、前滴滴研究院院长何晓飞教授。在人工智能、推荐系统、数据库、数据挖掘、自然语言处理、神经网络、知识图谱等多个领域有丰富的研究成果。在会议或期刊TPAMI、KDD、VLDB、IJCAI、EMNLP、CIKM等发表过多篇论文，并担任TKDE、IJCAI、EMNLP、AAAI、Neuron Computing等国际会议审稿人。

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