李东胜 练建勋 张乐 任侃 等著
新书推荐
🌟今日福利
|关于本书|
本书作者李东胜、练建勋、张乐、任侃、卢暾、邬涛、谢幸长期活跃在推荐系统研发一线,在推荐系统领域的权威会议和期刊上发表过数百篇有影响力的学术论文,主持开发包括Microsoft Recommenders在内的多个成功推荐系统项目。
本书作者以第一线的视角和经验对推荐系统进行总结,尝试从原理与实践两个角度向读者剖析推荐系统。在原理方面,本书介绍各类经典推荐算法以及前沿的深度学习推荐算法,涵盖深度协同过滤、特征交互、基于图神经网络的推荐、序列与会话推荐、结合知识图谱的推荐和基于强化学习的推荐等重要技术,探讨推荐算法研究在对话、因果、常识等方面的前沿话题,分析推荐系统在数据融合、系统扩展、性能评估等方面的关键挑战,并探讨如何设计负责任的推荐系统等。在实践方面,本书结合微软的开源项目Microsoft Recommenders介绍推荐系统的实践经验,读者可以基于本书提供的源代码,深入学习推荐算法的设计原理和实践方式,并可以基于本书从零开始快速搭建一个准确、高效的推荐系统。
PaperWeekly携手博文视点送书啦!
点击下方名片关注「AI求职」
在后台回复暗号“推荐系统”
即可参与赢取这本重磅新书
奖品数量共计 10 份!
活动截止时间为 7 月 28 日 09:00
👇
🔍
现在,在「知乎」也能找到我们了
进入知乎首页搜索「PaperWeekly」
点击「关注」订阅我们的专栏吧