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• 010 __ |a 978-7-121-47451-4 |d CNY89.00

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• 200 1_ |a 精通推荐算法 |A jing tong tui jian suan fa |e 核心模块+经典模型+代码详解 |f 谢杨易著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024.3

• 215 __ |a xvi, 264页, [2] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 314 __ |a 谢杨易, 本科毕业于华中科技大学, 硕士毕业于中国科学院大学。主要研究方向为推荐算法、个性化搜索和自然语言处理。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 本书适用于推荐算法初学者、有一定工作经验的推荐算法工程师, 以及搜索、广告和营销等领域的从业者, 也可作为高等院校计算机等相关专业师生的参考资料

• 517 1_ |a 核心模块+经典模型+代码详解 |A he xin mo kuai +jing dian mo xing +dai ma xiang jie

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a 程序设计 |A cheng xu she ji

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP311.1 |v 5

• 701 _0 |a 谢杨易 |A xie yang yi |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20240418

• 905 __ |a LIB |d TP181/361