這就是推薦系統：核心技術原理與企業應用

《這就是推薦系統：核心技術原理與企業應用》是一本零基礎也能讀懂、實操性高、落地性強的推薦系統入門好書。它跳出純理論堆砌，完整梳理了推薦系統全鏈路架構，從用戶畫像、內容理解，到召回、排序、重排核心模塊講得清晰通透。同時詳解了冷啓動、推薦偏差、數據消偏等行業高頻難題，還覆蓋強化學習、因果推斷、端上智能等前沿方向。全書理論貼合真實企業場景，兼顧入門科普與工程實踐，無論是初學AI、算法入門，還是互聯網從業者補基礎，都非常值得一讀👍

從本書可以瞭解一個工業級推薦系統的全貌，也可以比較深入的去了解各個模塊的算法的來龍去脈。推薦閱讀，以下是讀本書前列的爲什麼讀本書的兩個問題： 1、如今互聯網各種平臺都用的是推薦系統，爲什麼會不約而同的使用推送技術？瞭解下這種技術及背後的邏輯 Q：因爲隨着互聯網的發展，海量的內容和天量的用戶要能匹配才能提高信息獲取效率，而背後的推手是電商平臺和社交平臺的商業訴求。這個技術從內容理解到用戶匹配及提高匹配精度一系列技術有長足的進步（主要是各種算法），另外就是算力進步的紅利，讓各種耗費大量算力的算法得以實現。最後是 AB 面實驗（醫學上叫雙盲實驗）方法能驗證和評價推薦系統，本質上也是因爲通過這套系統確實能給平臺帶來商業價值，所以各平臺持續推進推薦系統的相關技術不斷向前發展。 2、對推送技術及算法有個大概的瞭解，瞭解工業級推薦系統的全貌 Q：推薦系統的核心模塊有：內容理解、用戶畫像、召回、排序、重排，還有評價體系的 AB 面實驗，另外還有個冷啓動，針對新用戶進行的一系列策略。從本書可以瞭解一個工業級推薦系統的全貌，也可以比較深入的去了解各個模塊的算法的來龍去脈。

2024.No61： 24年第30本技術書。3.5小時快速瀏覽完。適合有搜索及推薦等相關經驗的開發者，非推薦系統入門書籍。書中充斥着大量的縮寫，各種各樣的模型；幾乎都是當前最新的技術路線或研究方向；如果想要深入理解這些技術或模型，尚需進一步學習、研究、及實戰。 章節設置很合理：概述、內容理解（才能進行推薦）、用戶畫像（屬性和標籤）、召回（傳統、向量化、基於用戶行爲序列、圖Embedding）、排序、重排、冷啓動、特徵工程、AB實驗（驗證推薦算法）。繪製（或引用）的架構圖、思維導圖是加分項。 對於模型之間的或細微或較大的區別，幾乎沒有提及。 另外，書裏有好幾個縮寫都沒有給出對應的英文全拼和中文翻譯，這是不太專業的。

推薦系統是商業化最成功的機器學習應用場景之一，打車、外賣、購物，刷視頻、聽音樂、下載應用等等，無處不在的內容推薦，已經非常深遠地影響了我們的工作和生活。本書從內容理解、用戶畫像、召回、粗排、精排、重排等各環節系統性的介紹了推薦系統的原理和應用，是很好的入門科普書籍。

前同事寫的書，內容很紮實成體系，值得推薦

可以作爲一個統領性書籍來看，覆蓋推薦算法的各個領域技術概要，對於剛入行的從業人員來說可能會有點陌生，個人覺得比較適合工作兩三年的人員來書中查漏補缺，很多內容由於篇幅問題無法細緻道來，還需要進一步結合外部資料去學習

《推薦系統》是提供了一系列的推薦算法。關鍵的三個環節：召回、粗排序、精排序。粗排可以給精排減少一定的壓力。召回是從所有內容裏。挑選1%或萬分之一的內容。然後排序，循環往復，它形成一個漏斗，最終返給返回給前臺的用戶，展示的是100或者是十個內容。推薦算法的一個簡單的抽象。第二個關鍵點是能起到去保障靠他的一個匹配度。冷啓動基本還是靠用戶的興趣標籤（用戶畫像）。儘可能的去收集用戶信息。比如說小紅書在第一次進入的時候，會讓你勾選一些感興趣的內容。你的性別年齡之類的一些信息。

牛皮啊，我買的紙質書纔到，你爲什麼不提前上架呢，啊啊啊啊啊

非常接地氣，能夠幫助研究生階段學習與入職經驗。其中不乏技術綜述，技術作用評析聯繫實際很清晰實在，也不乏系統產品發展的獨到見解。貼近技術、貼近市場、貼近管理，大概CTO就該是這樣的風格。 例如： 對於不同的推薦系統來說，由於行業賽道、平臺目標、發展階段的不同，重排序階段的策略和技術都有非常大的差異，需要根據實際情況進行技術選型和迭代。

都是基本上都是縮寫詞和算法的簡單堆砌，沒有任何深度。對於瞭解搜廣推的核心流程還可以，差評