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这就是推荐系统——核心技术原理与企业应用

这就是推荐系统——核心技术原理与企业应用

作者: 胡澜涛等 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

推荐系统技术作为近年来非常热门的AI技术,已广泛应用于互联网各行业,从衣食住行到娱乐消费,以及无处不在的广告,背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统,以推荐系统的整体技术框架为切入点,深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块,介绍每个模块的核心技术和业界应用,并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏差与消偏等常见问题和解决方案。此外,还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍,包括强化学习、因果推断、端上智能等。 《这就是推荐系统——核心技术原理与企业应用》既适合推荐系统、计算广告及搜索领域的互联网相关从业人员,也适合高等院校人工智能、计算机技术、软件工程等专业的本科生、研究生及博士生,以及对推荐系统感兴趣的爱好者等,可以帮助他们了解工业级推荐系统的基础框架、核心技术和前沿发展。

目录 (151章)
倒序
正文
第1章初识推荐系统第1章初识推荐系统-1.1推荐系统大时代1.1.1推荐系统的定义1.1.2推荐系统的价值1.1.3推荐系统的天时地利1.1.4推荐系统架构概览第1章初识推荐系统-1.2推荐系统的核心模块1.2.1内容理解:理解和刻画推荐内容1.2.2用户画像:理解和刻画用户1.2.3召回:为用户初筛内容1.2.5重排:从业务角度进行内容调整1.2.6推荐系统质量评估体系第1章初识推荐系统-总结第2章多模态时代的内容理解第2章多模态时代的内容理解-2.1内容标签体系建设2.1.1标签体系的作用2.1.2标签体系设计和建设2.1.3标签提取或生成第2章多模态时代的内容理解-2.2文本内容理解2.2.1文本分类2.2.2文本标签提取2.2.3文本聚类2.2.4文本Embedding2.2.5知识图谱第2章多模态时代的内容理解-2.3多模态内容理解2.3.1图像分类2.3.2视频分类2.3.3视频多模态内容Embedding第2章多模态时代的内容理解-2.4内容理解在推荐系统中的应用第2章多模态时代的内容理解-总结第3章比你更了解自己的用户画像第3章比你更了解自己的用户画像-3.1初识用户画像3.1.1什么是用户画像3.1.2用户画像的作用3.1.3用户画像系统架构第3章比你更了解自己的用户画像-3.2用户画像标签体系3.2.1用户基础属性标签3.2.2用户社交属性标签3.2.3用户行为属性标签3.2.4用户兴趣标签3.2.5用户分层标签3.2.6其他常用维度标签第3章比你更了解自己的用户画像-3.3用户画像标签开发3.3.1标签的基础数据3.3.2标签计算整体流程3.3.3规则类标签3.3.4统计类标签3.3.5模型类标签第3章比你更了解自己的用户画像-3.4用户画像实践案例第3章比你更了解自己的用户画像-总结第4章包罗万象的召回环节第4章包罗万象的召回环节-4.1召回的基本逻辑和方法论4.1.1召回的重要性4.1.3主要的召回策略与算法第4章包罗万象的召回环节-4.2传统召回策略4.2.1基于内容的召回4.2.2经典协同过滤召回4.2.3探索类召回第4章包罗万象的召回环节-4.3向量化模型召回4.3.1向量化模型召回原理4.3.2从KNN到ANN4.3.3经典向量化召回模型4.4.3MIND及其衍生——多兴趣召回模型第4章包罗万象的召回环节-4.5图Embedding在召回中的应用4.5.1图Embedding技术4.5.2DeepWalk——经典图Embedding方法4.5.3Node2Vec——DeepWalk更进一步4.5.4PinSAGE——GCN在推荐系统领域的工业化应用4.5.5MetaPath2Vec——异构图Embedding方法第4章包罗万象的召回环节-4.6前瞻性召回策略与模型4.6.1TDM——模型与索引结合的艺术4.6.2对比学习——样本的魔法第4章包罗万象的召回环节-4.7召回质量评估方法4.7.1召回评估方法概述4.7.2召回率、精确率、F1值——基准评估指标4.7.3HR、ARHR——TopN推荐评价指标4.7.4CG、DCG、NDCG——信息增益维度的评估指标4.7.5长尾覆盖评估第4章包罗万象的召回环节-总结5.2.1什么是Embedding5.2.2Embedding的产生过程5.2.5超大规模Embedding在实际中的应用第5章投你所好的排序环节-5.3推荐系统粗排阶段及其发展历程5.3.1粗排定位与技术路线选择5.3.2粗排模型架构的演变5.3.3使用知识蒸馏增强粗排与精排的一致性5.3.4缓解样本选择偏差5.3.5粗排效果的评价5.4.3多目标融合寻参5.5.2常用的效果评估指标5.5.3常用的系统评估指标5.5.4离线和线上效果的一致性问题第5章投你所好的排序环节-总结第6章权衡再三重排序-6.2重排模型6.2.1重排模型建模的出发点6.2.3基于强化学习的重排模型第6章权衡再三重排序-6.3重排多样性策略6.3.1重排多样性的出发点6.3.2多样性评估指标6.3.3规则多样性打散6.3.4多样性模型策略第6章权衡再三重排序-6.4重排中的业务规则第6章权衡再三重排序-总结第7章如若初见冷启动第7章如若初见冷启动-7.1推荐冷启动的定义与挑战第7章如若初见冷启动-7.2冷启动一般解决思路第7章如若初见冷启动-7.3新用户推荐冷启动7.3.1新用户召回策略7.3.3新用户重排策略第7章如若初见冷启动-7.4新物品分发冷启动7.4.1新物品冷启动召回策略7.4.3新物品冷启动流量分配机制第7章如若初见冷启动-总结第8章推荐系统中的魔术手第8章推荐系统中的魔术手-8.1特征工程8.1.1特征的理解和分类8.1.2特征挖掘维度8.1.3工程视角下的特征工程开发8.1.4特征工程的流程和方法第8章推荐系统中的魔术手-8.2样本加工艺术8.2.1如何提取有效样本8.2.2负样本优化8.2.3样本迁移8.2.4其他样本优化技巧第8章推荐系统中的魔术手-8.3推荐系统实效性8.3.1推荐数据实效性8.3.2推荐模型实效性8.3.3在线学习整体机制第8章推荐系统中的魔术手-8.4推荐中的偏差与消偏策略8.4.1推荐偏差的缘由8.4.2推荐系统常见偏差8.4.3常用的消偏技术和策略第8章推荐系统中的魔术手-总结第9章系统进化的利器——AB实验平台第9章系统进化的利器——AB实验平台-9.1什么是AB实验第9章系统进化的利器——AB实验平台-9.2AB实验平台框架第9章系统进化的利器——AB实验平台-9.3AB实验分流机制&实验类型第9章系统进化的利器——AB实验平台-9.4AB实验效果评估9.4.1推荐系统常见的AB指标9.4.2AB实验的假设检验9.4.3AB实验的流量大小第9章系统进化的利器——AB实验平台-9.5AB实验并不是万能的第9章系统进化的利器——AB实验平台-总结第10章推荐系统中的前沿技术第10章推荐系统中的前沿技术-10.1强化学习第10章推荐系统中的前沿技术-10.2因果推断第10章推荐系统中的前沿技术-10.3端上智能第10章推荐系统中的前沿技术-10.4动态算力分配第10章推荐系统中的前沿技术-10.5增益模型第10章推荐系统中的前沿技术-总结反侵权盗版声明
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