智能系统与技术丛书-推荐系统全链路设计:原理解读与业务实践

作者简介

唐楠烊（网名：Tang） 资深算法工程师，精通推荐算法和NLP算法。曾就职于阿里巴巴、58同城等多家知名互联网公司，专门从事推荐系统和NLP算法相关工作。具有多年的算法经验，在推荐系统的全链路优化和NLP对话业务方面经验尤其丰富。<br />知乎作者、Github资深玩家，专注于推荐算法和NLP相关内容分享。在Github上有多个项目，最高获得100多颗星；在知乎上发表数十篇技术文章，总阅读量近百万。

内容简介

?以往专注于算法模型或特征工程等某一细分领域推荐系统已经无法满足用户不断变化的需求。推荐系统涉及的技术越来越多。除了算法模型和特征工程，现在的推荐系统的核心还包括计算平台的优化、用户画像的构建与更新、产品策略的制定等。这些因素相互关联、相互影响，共同构成了一个完整的推荐系统生态。 本书聚焦于业务场景、多层推荐框架、特征处理、测评指标定义、冷启动系统等关键问题，通过深入剖析核心痛点，帮读者更好地理解和应用新时代推荐系统的核心技术。掌握了这些技术，读者就可以轻松提升推荐系统的效果和性能，满足用户日益增长的个性化需求。