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• 200 1_ |a 精通推荐算法 |A jing tong tui jian suan fa |e 核心模块+经典模型+代码详解 |f 谢杨易著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a xvi, 264页, [2] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 225 2_ |a 博文视点 |A bo wen shi dian

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4-7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征学习和多任务学习。第8章介绍召回模块，并详细讲解非个性化召回和个性化召回算法。第9章介绍粗排模块，重点讲解特征蒸馏和轻量级特征交叉等方法。第10章介绍重排模块，包括打散和多样性、上下文感知和端上重排等技术细节。

• 410 _0 |1 2001 |a 博文视点

• 517 1_ |a 核心模块+经典模型+代码详解 |A he xin mo kuai + jing dian mo xing + dai ma xiang jie

• 606 0_ |a 聚类分析 |A ju lei fen xi |x 分析方法

• 690 __ |a O212.4 |v 5

• 701 _0 |a 谢杨易 |A xie yang yi |4 著

• 801 _0 |a CN |b ZJU |c 20240424

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