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互联网大厂推荐算法实战

📝 内容简介

本书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, 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、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道 (其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等), 最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。