信息流推荐算法

本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。
【推荐语】
深耕一线互联网平台多年的两位作者精心总结： 全路、全方位，深剖析推荐算法细节 讲理论、重实践，聚焦关键业务问题解法
【作者】
赵争超，腾讯视频推荐中心副总监，负责腾讯视频海外版的个性化推荐，研究方向为推荐算法的研究与应用、精准营销在零售业的落地实践。前阿里巴巴高级算法专家 ，负责淘宝物路径的推荐算法和新零售域的大数据应用。 黄帆 博士 毕业于北京邮电大学，现为腾讯公司专家研究员，曾就职于华为和阿里巴巴，长期从事推荐算法研究与应用工作，熟悉推荐算法与系统。负责过多个大型互联网产品大规模工业级推荐系统的核心研发工作，在算法领域积累了丰富的经验。先后于SIGKDD、SIGIR等知名会议和IET Communications等知名期刊发表学术论文20余篇，申请发明专利40余项（其中20余项已授权）。