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• 200 1_ |a 深度学习推荐系统2.0 |A shen du xue xi tui jian xi tong 2.0 |f 王喆著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2025

• 215 __ |a xiv, 285页 |c 图 (部分彩图) |d 26cm

• 225 2_ |a 通用智能与大模型丛书 |A tong yong zhi neng yu da mo xing cong shu

• 314 __ |a 王喆, 毕业于清华大学计算机科学与技术系, 现任硅谷某大厂技术总监, 曾任TikTok高级技术经理、Hulu高级研究员。清华大学KEG实验室学术搜索引擎AMiner早期发起人之一。主要研究方向为推荐系统、计算广告。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。通过阅读本书, 可以帮助读者建立深度学习推荐系统的技术框架, 通过学习前沿案例和工业应用, 加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

• 333 __ |a 本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读, 也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读

• 410 _0 |1 2001 |a 通用智能与大模型丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 计算机网络

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP393 |v 5

• 701 _0 |a 王喆 |A wang zhe |4 著

• 801 _0 |a CN |b XMU |c 20250409

• 905 __ |a XATU |d TP181/437

• 920 __ |a 261060 |z 1

• 998 __ |a XMU