Product Information
ISBN: 9786267569146
出版日期: 2024-10-19
作者： 謝楊易
裝訂： 平裝.單色印刷.328頁.23.
網際網路快速發展，使用者和內容規模均迅速增長。如何讓使用者找到感興趣的內容成為許多公司的核心問題。推薦系統屬於被動型消費。和搜尋系統是連接使用者和內容的關鍵橋樑。深度學習技術開始進入推薦系統，深度學習的推薦系統顯著提升了內容分發的準確性和使用者體驗，推薦演算法工程師因此進入了一個新的時代。推薦演算法也在迅速發展，從業者需要不斷學習新知識。
推薦系統的鏈路很長，包括召回、粗排、精排和重排等多個模組，掌握整體架構並深入理解各個模組的細節是困難且重要的。本書主要介紹推薦演算法技術，涵蓋召回、粗排、精排和重排等模組，讓讀者熟悉推薦演算法的全過程，加深系統化理解，並掌握關鍵技術細節。
書中介紹的技術也適用於搜尋和廣告等領域。幫助讀者掌握推薦演算法的整體架構和核心模組的知識框架，以及一些工作必備的經典模型，深入理解其出發點和具體實現方案，並在實際工作中靈活運用。處於資訊爆炸時代的推薦演算法工程師需要不斷學習新知識，接受更多挑戰。希望本書分享的知識和經驗能夠幫助讀者一臂之力。
作者簡介
謝楊易
作者簡介
謝楊易
本科畢業於華中科技大學，碩士畢業於中國科學院大學。主要研究方向為推薦演算法，個性化搜尋和自然語言處理，歷任阿里巴巴演算法專家、騰訊應用演算法研究員等職位，在搜尋和推薦演算法領域累積了豐富的知識。CSDN博客專家，原創文章100餘篇。發表專利15個，已授權6個。
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| Extra 0.50 kg | 24.96 | |
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| Thailand | First 1.00 kg | 94.10 |
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