信息流推荐算法

字数: 509000
装帧: 平装
出版社: 机械工业出版社
作者: 赵争超,黄帆著
出版日期: 2024-06-01
商品条码: 9787111754428
版次: 1
开本: 16开
页数: 328
出版年份: 2024

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内容简介

本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

推荐序
前言
第1章信息流产品与推荐算法1
1.1 什么是信息流产品1
1.2 信息流产品对用户体验和商业价值的重塑3
1.2.1 信息流产品下的用户体验3
1.2.2 商业价值的重塑6
1.2.3 用户体验及商业价值总结8
1.3 信息流产品推荐系统的构成8
1.3.1 推荐算法基线9
1.3.2 推荐算法的生态建设14
1.4 本章小结16
参考文献16
第2章业务数据探索：推荐算法闭环的起点与终点18
2.1 产品运营分析19
2.1.1 系统性分析19
2.1.2 周期性分析23
2.2 用户画像分析24
2.2.1 用户画像构建的基本方法25
2.2.2 用户画像之价值分层与生命周期管理26
2.2.3 用户画像的质量保障30
……