我们又来送书啦!这一次,用做业务的思维讲推荐系统 | 文末福利

2021 年 11 月 21 日 PaperWeekly


[丹麦] Kim Falk 著
李源 朱罡罡 温睿 译
电子工业出版社-博文视点 2021-10-01
ISBN: 9787121420788 定价: 119.00 元


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关于本书



要构建一个实用的“智能”推荐系统,不仅需要有好的算法,还需要了解接收推荐的用户。本书分为两部分,第一部分侧重于基础架构,主要介绍推荐系统的工作原理,展示如何创建推荐系统,以及给应用程序增加推荐系统时,应该如何收集和应用数据 ;第二部分侧重于算法,介绍推荐系统算法,以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容。作者还教授了如何使用最流行的推荐算法,并剖析它们在 Amazon 和 Netflix 等网站上的实际应用。



关于作者



Kim Falk 是一位数据科学家,他在构建数据驱动的应用程序方面有着丰富的经验。他对推荐系统和机器学习很感兴趣。他所训练的推荐系统,为用户推荐合适的电影,为人们推送广告,甚至帮助律师找到判例法的内容。自 2010 年以来,他一直从事大数据解决方案和机器学习方面的工作。Kim 经常参与有关推荐系统的演讲和写作。当 Kim 不工作的时候,他就是一个居家男人,一位父亲,会带着他的德国短毛指示犬越野跑。 


李源,曾在华为技术有限公司从事开发、系统架构、项目管理等多个岗位的工作,后在途牛旅游网担任研发中心总经理一职,目前在中国旅游集团旅行服务事业群担任研发总经理,有丰富的研发、架构设计及管理经验,负责过多个大型项目的规划和落地,曾翻译《Java性能调优指南》、《Serverless架构》等书籍。 


朱罡罡,2012年西安电子科技大学本科毕业,曾担任知名上市OTA企业系统架构师、研发总监等职位,目前就职于TOP50央企信息技术部,担任研发经理岗位,拥有发明专利1个。技术研究领域涵盖互联网系统技术架构设计、大数据、推荐系统算法等,对在线旅游系统的基于用户推荐和基于内容推荐有过一定的研究。 


温睿,互联网行业从业9年,资深系统架构师,从事过大型高并发Web网站开发、手机APP开发、IM服务开发、微服务系统架构等工作,熟练掌握各种常用前后端开发语言、脚本语言和框架。



 


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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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