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推荐系统 算法、案例与大模型

推荐系统 算法、案例与大模型

推荐系统理论/方法/策略/案例,围绕企业应用与实践,深入算法工程本质,了解一站式解决方案,洞悉大模型时代下推荐系统的发展趋势。
  • 字数: 458000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 作者: 刘强 著
  • 出版日期: 2024-03-01
  • 商品条码: 9787115639073
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 376
  • 出版年份: 2024
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精选
编辑推荐
1. 深入算法工程本质,手把手实操项目代码 2. 达观数据真实行业案例,呈现 B 端高频规则和策略 3. 大模型时代下的推荐系统,洞悉推荐系统未来发展趋势
内容简介
   互联网上信息庞杂,信息生产者很难将合适的信息传送至合适的用户,同时用户也很难从海量信息中获取其感兴趣的内容。推荐系统能够将信息生产者和用户链接起来,帮助平台解决需求和资源匹配的难题。本书覆盖推荐系统在行业应用中涉及的召回算法、排序算法的原理和实现思路,以及特征工程、冷启动、效果评估、A/B测试、Web服务等核心工程知识,并包含金融、零售等行业的实施案例,另外也与时俱进地介绍了大模型及其在推荐系统中的应用。

本书适合推荐系统从业者、数智化转型从业者及精细化运营从业者等阅读。
作者简介
刘强,2009 年毕业于中国科学技术大学,有15年大数据与AI相关实践经验。出版过畅销书《构建企业级推荐系统》,翻译过《AI革命》《认识AI》《MongoDB 性能调优实战》等优秀作品。目前是杭州数卓信息技术有限公司 CEO,公司业务方向为构建大模型推荐系统、大模型知识库等,帮助企业利用大模型技术进行降本提效与精细化运营。同时,担任达观数据高级技术顾问,与达观数据一同推动推荐系统及大模型技术在行业的落地 。
目录
推荐系统基础篇
第1章 推荐系统基础
1.1推荐系统的定义
1.2推荐系统解决的问题
1.3推荐系统的应用领域
1.4常用的推荐算法
1.4.1基于内容的推荐算法
1.4.2协同过滤算法
1.5构建推荐系统的挑战
1.5.1数据维度
1.5.2模型维度
1.5.3服务维度
1.5.4场景维度
1.5.5价值维度
1.6推荐系统的价值
1.7小结
第2章 推荐系统的产品与运营
2.1推荐系统产品
……

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