《互联网大厂推荐算法实战》既适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读,也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。 作者简介 ··· 赵传霖,博士,毕业于清华大学电气工程专业,知乎“机器学习”话题优秀答主,目前在北京快手科技有限公司担任算法专家,拥有10余年的互联网算法从业经验,主要研究方向为推荐...
《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法,并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。《互联网大厂推荐算法实战》总计10章,内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块(包括召回、粗排、精排与重排)所使用的算法技术、推荐算法实践中...
3.2.2 独占Embedding 43 3.3 Parameter Server:推荐算法的训练加速器 46 3.3.1 传统分布式计算的不足 46 3.3.2 基于PS的分布式训练范式 47 3.3.3 PS中的并行策略 49 3.3.4 基于ps-lite实现分布式算法 51 3.3.5 更先进的PS 57 3.4 小结 60 第4章 精排 61 4.1 推荐算法的5个维度 61 4.2 交叉结构 62 ...
石塔西的这本《互联网大厂推荐算法实战》内容翔实,贴近前沿。不仅有原理的讲解,而且附带实现代码和相关论文。是互联网搜广推一线工程师们不可不读的一本好书。 ——字节跳动算法技术经理,《深度学习推荐系统》作者,王喆 推荐系统在现代工业界扮演着越来越重要的角色。从电商到社交媒体,推荐系统为用户提供了更加个性化的...
赵博士还是知乎“机器学习”话题优秀答主,曾经 4 次获得知乎创作排行榜“知势榜·影响力榜”(科技互联网领域)第一名。 有感于市面上讲推荐算法的图书要么内容老旧,要么只讲算法理论,脱离实际太远,于是赵博士决定创作《互联网大厂推荐算法实战》,分享一线实战经验,帮助大家理解推荐算法并灵活组合应用,从“术”上升到...
赵传霖博士所写的《互联网大厂推荐算法实战 》,讲的都是各互联网大厂当下主流的推荐算法。在书中,作者将各推荐算法之间的区别与联系,以及推荐算法的发展脉络娓娓道来。对于协同过滤、矩阵分解这类经典但过于老旧的算法,以及实现复杂、复现困难的那些前沿但过于新潮的算法,这本书并没有浪费笔墨,可以说是非常实用。这...
读书笔记-互联网大厂推荐算法实战 第二章 特征工程# 2.1物料画像# 2.1.1料属性# 物料的唯⼀标识(Item ID)也是重要的特征 2.1.2物料类别和标签# 内容理解会给出对应的概率,不一定是准确的值 2.1.3基于内容的embedding# 2.1.4动态画像# 后验效果只能说明,推给了合适的人,不能说明对任何人都是好效果...
本文将通过思维导图的方式,从数据获取、特征提取、算法选择和推荐优化四个方面,来对互联网大厂推荐算法的实战进行分析和总结。 一、数据获取 在推荐算法的实战中,数据获取是非常重要的一环。互联网大厂拥有庞大的用户群体和海量的数据,因此,数据获取推荐算法的实战过程中占据着重要的地位。数据获取可以通过多种方式实现...
🧠 推荐算法通过分析用户信息(如年龄、标签)和行为数据(点击、浏览、收藏、评分等),从海量数据中提取用户特征,从而为用户提供个性化的推荐。📚 这本书由清华大学赵传霖博士撰写,拥有10多年的互联网算法从业经验,主要研究方向为推荐系统和个性化搜索。书中涵盖了推荐系统的基础知识、实际应用场景、评估与评测方法以及...