网站ipv6改造怎么做,网站ip查询站长工具,wordpress里的关键词在哪设置,做网站用什么配置笔记本当前互联网高速发展#xff0c;用户规模和内容规模均迅猛提升。
身处信息严重过载的时代#xff0c;如何让用户从海量信息中发现自己感兴趣的内容#xff0c;成了很多公司的核心问题。
在此背景下#xff0c;搜索系统和推荐系统应运而生。
前者主要解决用户主动寻找内容…当前互联网高速发展用户规模和内容规模均迅猛提升。
身处信息严重过载的时代如何让用户从海量信息中发现自己感兴趣的内容成了很多公司的核心问题。
在此背景下搜索系统和推荐系统应运而生。
前者主要解决用户主动寻找内容的问题后者则将合适的内容分发给合适的用户偏被动型消费。它们是连接用户和内容的桥梁重要性不言而喻。
自从2012年AlexNet在ImageNet大规模视觉识别比赛中一举夺魁后深度学习就深入各大业务领域推荐系统也不例外。
基于深度学习的推荐系统大幅提升了内容分发的准确性和用户体验已被应用在各大推荐场景中。推荐算法工程师也由此步入了新的时代。
当前深度学习技术仍然在快速更新中推荐算法也在飞速发展因此从业者必须持续学习新知识。
同时推荐系统链路很长包括召回、粗排、精排和重排等诸多模块如何掌握整体架构并深入每个模块理解其细节就成为一件困难且重要的事。
《精通推荐算法核心模块经典模型代码详解》一书主要介绍推荐算法技术覆盖召回、粗排、精排和重排等模块目的是让读者熟悉推荐算法的全部链路加深体系化理解并掌握关键技术细节。
另外本书介绍的很多技术也可应用在搜索和广告等领域。 本书既适合搜索、推荐和广告算法领域的初学者也适合有一定经验的工程师进阶学习。
它能帮助你掌握推荐算法的整体架构、每个核心模块的知识框架以及一些工作必备的经典模型同时能帮助你深入理解它们的出发点和具体实现方案在实际工作中融会贯通。
身处信息爆炸时代的推荐算法工程师是幸运的但仍然需要不断学习新知识接受更多挑战。希望本书分享的知识和经验能够助广大读者一臂之力
本书特色
本书主要介绍推荐算法技术特点如下。
1内容全面结构合理。书中囊括推荐算法的所有核心模块涵盖召回、粗排、精排和重排等内容帮助读者掌握完整链路加深对推荐算法的整体理解。先介绍算法模块的知识框架使读者对其有整体认知再展开讲解每个细节技术点帮助读者加深对该模块的理解。
2由浅入深深入本质。针对每个算法模块的讲解都按照从基础实现到复杂优化的思路从简到难由浅入深。通过讲解这些优化手段的出发点和具体实现以及不同优化手段的关键点让读者抓住算法本质。
3模型经典代表性强。针对每个模块都选取一些有代表性的经典模型进行重点讲解这些经典模型都是推荐算法工程师必须掌握的。
4贴近工作实战性强。本书不会利用大量篇幅讲解理论也不会只介绍一些入门知识。书中介绍的模型和技术细节大多已被应用在实际工作场景中实战性很强。
5代码详细操作性强。本书为关键的算法模型和模块配备了具体实现代码并附有详细的注释和运行流程讲解帮助读者深入理解其运行机理和实现方法。
本书内容
本书包括10章各章的具体内容如下。
第1章介绍为什么需要推荐系统、推荐系统的分类及其主要技术架构。
第2章介绍如何构建数据样本和特征工程从而训练模型。这是推荐算法的基础。
第3章介绍深度学习之前的主流推荐算法包括协同过滤、矩阵分解、逻辑回归和因子分解机等算法。
第4~7章讲解精排模型算法。
第4章讲解特征交叉并介绍WideDeep和DeepFM等经典模型。
第5章讲解用户行为序列建模包括短序列建模和长序列建模方法重点讲解DIN、DIEN和SIM等模型。
第6章讲解Embedding表征学习并介绍Node2vec和GraphSAGE等模型。
第7章讲解多任务学习包括多任务建模和多任务融合重点讲解ESSM、MMOE和PLE等模型。
第8章介绍召回算法包括非个性化召回和个性化召回重点讲解YouTubeDNN、ESAM和TDM等模型。
第9章介绍粗排算法包括特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法重点讲解PFD、COLD和FSCD等模型。
第10章介绍重排算法包括打散和多样性、上下文感知和端上重排等重点讲解PRM和EdgeRec等模型。
此外本书会根据推荐算法的发展情况在后续版本中增加一些新内容欢迎读者持续关注。
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