一本书精通推荐算法,轻松搞定入门、面试、进阶
当前互联网高速发展,用户规模和内容规模均迅猛提升。
身处信息严重过载的时代,如何让用户从海量信息中发现自己感兴趣的内容,成了很多公司的核心问题。
在此背景下,搜索系统和推荐系统应运而生。
前者主要解决用户主动寻找内容的问题,后者则将合适的内容分发给合适的用户,偏被动型消费。它们是连接用户和内容的桥梁,重要性不言而喻。
自从2012年AlexNet在ImageNet大规模视觉识别比赛中一举夺魁后,深度学习就深入各大业务领域,推荐系统也不例外。
基于深度学习的推荐系统,大幅提升了内容分发的准确性和用户体验,已被应用在各大推荐场景中。推荐算法工程师也由此步入了新的时代。
当前深度学习技术仍然在快速更新中,推荐算法也在飞速发展,因此,从业者必须持续学习新知识。
同时,推荐系统链路很长,包括召回、粗排、精排和重排等诸多模块,如何掌握整体架构,并深入每个模块理解其细节,就成为一件困难且重要的事。
《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》一书主要介绍推荐算法技术,覆盖召回、粗排、精排和重排等模块,目的是让读者熟悉推荐算法的全部链路,加深体系化理解,并掌握关键技术细节。
另外,本书介绍的很多技术也可应用在搜索和广告等领域。
本书既适合搜索、推荐和广告算法领域的初学者,也适合有一定经验的工程师进阶学习。
它能帮助你掌握推荐算法的整体架构、每个核心模块的知识框架,以及一些工作必备的经典模型,同时,能帮助你深入理解它们的出发点和具体实现方案,在实际工作中融会贯通。
身处信息爆炸时代的推荐算法工程师是幸运的,但仍然需要不断学习新知识,接受更多挑战。希望本书分享的知识和经验能够助广大读者一臂之力!
本书特色
本书主要介绍推荐算法技术,特点如下。
(1)内容全面,结构合理。书中囊括推荐算法的所有核心模块,涵盖召回、粗排、精排和重排等内容,帮助读者掌握完整链路,加深对推荐算法的整体理解。先介绍算法模块的知识框架,使读者对其有整体认知,再展开讲解每个细节技术点,帮助读者加深对该模块的理解。
(2)由浅入深,深入本质。针对每个算法模块的讲解,都按照从基础实现到复杂优化的思路,从简到难,由浅入深。通过讲解这些优化手段的出发点和具体实现,以及不同优化手段的关键点,让读者抓住算法本质。
(3)模型经典,代表性强。针对每个模块都选取一些有代表性的经典模型进行重点讲解,这些经典模型都是推荐算法工程师必须掌握的。
(4)贴近工作,实战性强。本书不会利用大量篇幅讲解理论,也不会只介绍一些入门知识。书中介绍的模型和技术细节大多已被应用在实际工作场景中,实战性很强。
(5)代码详细,操作性强。本书为关键的算法模型和模块配备了具体实现代码,并附有详细的注释和运行流程讲解,帮助读者深入理解其运行机理和实现方法。
本书内容
本书包括10章,各章的具体内容如下。
第1章介绍为什么需要推荐系统、推荐系统的分类及其主要技术架构。
第2章介绍如何构建数据样本和特征工程,从而训练模型。这是推荐算法的基础。
第3章介绍深度学习之前的主流推荐算法,包括协同过滤、矩阵分解、逻辑回归和因子分解机等算法。
第4~7章讲解精排模型算法。
第4章讲解特征交叉,并介绍Wide&Deep和DeepFM等经典模型。
第5章讲解用户行为序列建模,包括短序列建模和长序列建模方法,重点讲解DIN、DIEN和SIM等模型。
第6章讲解Embedding表征学习,并介绍Node2vec和GraphSAGE等模型。
第7章讲解多任务学习,包括多任务建模和多任务融合,重点讲解ESSM、MMOE和PLE等模型。
第8章介绍召回算法,包括非个性化召回和个性化召回,重点讲解YouTubeDNN、ESAM和TDM等模型。
第9章介绍粗排算法,包括特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法,重点讲解PFD、COLD和FSCD等模型。
第10章介绍重排算法,包括打散和多样性、上下文感知和端上重排等,重点讲解PRM和EdgeRec等模型。
此外,本书会根据推荐算法的发展情况,在后续版本中增加一些新内容,欢迎读者持续关注。
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