




这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。
市面上推荐系统方面的著作,内容多以推荐技术、算法和模型为主,让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标,其实推荐算法只是工具,要真正发挥推荐系统的价值,需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发,描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌,重点突出系统每个模块所需要解决的问题,进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛,从每年大量产出的新算法研究中去粗取精,真正解决实际问题。
阅读本书,你将有如下收获:
从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统,对推荐系统的认知更加立体化;
从业务视角理解推荐系统的顶层设计,掌握业务驱动的推荐系统设计思想;
掌握业务驱动型推荐系统的评估方法,涵盖B端、C端和平台等多个维度;
了解推荐系统的数据工程,掌握获取各类数据、构建特征体系的方法;
从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法;
从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径,以达到事半功倍的效果。
作者简介:
付 聪 博士,毕业于浙江大学计算机学院,美国南加州大学访问学者,前阿里巴巴算法专家。工业级高性能高维数据检索算法NSG、SSG的发明人,致力于推荐系统、搜索引擎前沿技术的研究和应用。曾作为团队负责人,在千万级DAU的电商及视频业务场景下,成功实现了推荐系统、搜索引擎、搜推融合等技术方向的项目落地,积累了丰富的实战经验。 学生时代师从国家优秀青年学者蔡登教授与国家杰出青年学者、前滴滴研究院院长何晓飞教授。在人工智能、推荐系统、数据库、数据挖掘、自然语言处理、神经网络、知识图谱等多个领域有丰富的研究成果。在顶级会议或期刊TPAMI、KDD、VLDB、IJCAI、EMNLP、CIKM等发表过多篇论文,并担任TKDE、IJCAI、EMNLP、AAAI、Neuron Computing等国际会议审稿人。
目录:
第1章 从业务视角看推荐系统2
第2章 从业务视角看推荐系统的顶层设计12
第3章 评估推荐系统的方式与维度27
第4章 业务标签体系48
第5章 用户画像:业务层面的人格抽象60
第6章 生态循环的血液:数据获取与处理73
第7章 业务定制化特征和样本工程设计83
第8章 业务驱动视角下的召回技术104
第9章 业务驱动视角下的排序技术142
第10章 算法辅助人工:决策智能168
第11章 推荐算法工程师的成长路径188
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