精通推荐算法

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精通推荐算法

TP181/3446
核心模块+经典模型+代码详解
谢杨易著
北京 电子工业出版社 2024
978-7-121-47451-4
xvi, 264页, [2] 页图版 24cm
机器学习 程序设计
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中文图书
本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节, 包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统, 并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础--数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4-7章介绍推荐系统中最复杂的部分--精排模块, 包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块, 并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块, 重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第10章介绍重排模块, 包括打散和多样性、上下文感知和端上重排等技术细节。
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谢杨易著. 精通推荐算法[M]. 北京 电子工业出版社 2024. 点此复制

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