這就是推薦系統(tǒng)——核心技術(shù)原理與企業(yè)應(yīng)用
推薦系統(tǒng)技術(shù)作為近年來非常熱門的AI技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)各行業(yè)，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統(tǒng)的決策。本書貼合工業(yè)級推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應(yīng)用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏差與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的熱門前沿技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括強化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能等。
《這就是推薦系統(tǒng)——核心技術(shù)原理與企業(yè)應(yīng)用》既適合推薦系統(tǒng)、計算廣告及搜索領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員，也適合高等院校人工智能、計算機(jī)技術(shù)、軟件工程等專業(yè)的本科生、研究生及博士生，以及對推薦系統(tǒng)感興趣的愛好者等，可以幫助他們了解工業(yè)級推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架、核心技術(shù)和前沿發(fā)展。
胡瀾濤
畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系，快手推薦算法技術(shù)總監(jiān)。曾任字節(jié)跳動高級算法工程師，騰訊高級研究員。在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域有豐富的實踐經(jīng)驗，負(fù)責(zé)過包括TikTok、快手、微信看一看在內(nèi)的多個大規(guī)模工業(yè)級推薦系統(tǒng)的核心研發(fā)工作。主要研究方向為推薦系統(tǒng)，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文6篇，擁有專利5項。
李玥亭
畢業(yè)于大連理工大學(xué)計算機(jī)專業(yè)。曾先后就職于百度、小米等公司，參與百度鳳巢廣告CTR預(yù)估模型的研發(fā)，負(fù)責(zé)小米音樂、閱讀、應(yīng)用商店、游戲中心等多個產(chǎn)品推薦服務(wù)從0到1的搭建，在搜索、廣告、推薦領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。目前轉(zhuǎn)戰(zhàn)智能家居領(lǐng)域，探索智能感知、智能決策等AI技術(shù)在新場景的落地。
崔光范
畢業(yè)于中國科學(xué)院軟件研究所，愛奇藝助理研究員，負(fù)責(zé)短視頻信息流推薦業(yè)務(wù)。曾任小米推薦算法工程師，負(fù)責(zé)應(yīng)用商店、游戲中心、有品等業(yè)務(wù)的推薦工作，從零構(gòu)建了小米垂域業(yè)務(wù)的深度推薦引擎...
胡瀾濤
畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系，快手推薦算法技術(shù)總監(jiān)。曾任字節(jié)跳動高級算法工程師，騰訊高級研究員。在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域有豐富的實踐經(jīng)驗，負(fù)責(zé)過包括TikTok、快手、微信看一看在內(nèi)的多個大規(guī)模工業(yè)級推薦系統(tǒng)的核心研發(fā)工作。主要研究方向為推薦系統(tǒng)，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)論文6篇，擁有專利5項。
李玥亭
畢業(yè)于大連理工大學(xué)計算機(jī)專業(yè)。曾先后就職于百度、小米等公司，參與百度鳳巢廣告CTR預(yù)估模型的研發(fā)，負(fù)責(zé)小米音樂、閱讀、應(yīng)用商店、游戲中心等多個產(chǎn)品推薦服務(wù)從0到1的搭建，在搜索、廣告、推薦領(lǐng)域有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。目前轉(zhuǎn)戰(zhàn)智能家居領(lǐng)域，探索智能感知、智能決策等AI技術(shù)在新場景的落地。
崔光范
畢業(yè)于中國科學(xué)院軟件研究所，愛奇藝助理研究員，負(fù)責(zé)短視頻信息流推薦業(yè)務(wù)。曾任小米推薦算法工程師，負(fù)責(zé)應(yīng)用商店、游戲中心、有品等業(yè)務(wù)的推薦工作，從零構(gòu)建了小米垂域業(yè)務(wù)的深度推薦引擎。主要研究方向是推薦系統(tǒng)、計算廣告、搜索等，發(fā)表過多篇論文和專利。
易可欣
畢業(yè)于北京大學(xué)，先后在愛奇藝、快手擔(dān)任推薦算法工程師，主要研究方向為召回策略與模型、數(shù)據(jù)挖掘、樣本優(yōu)化等。