推薦系統全鏈路設計-原理解讀與業務實踐唐楠烊 9787111750963 【台灣高等教育出版社】

Name: 推薦系統全鏈路設計-原理解讀與業務實踐 唐楠烊 9787111750963 【台灣高等教育出版社】
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書名：推薦系統全鏈路設計-原理解讀與業務實踐
ISBN：9787111750963
出版社：機械工業
著編譯者：唐楠烊
叢書名：智能系統與技術叢書
頁數：237
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1639270
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內容簡介

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。

作者簡介

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。

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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