推荐系统技术原理与实践
文亮
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文亮
本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的4层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用，具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践；最后从不同角度审视推荐系统，介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各种前沿实践。本书基于一线研发人员的视角向读者分享推荐系统的实践经验，所有模型结构和前沿实践都在业务场景中落地。 本书适合推荐系统领域的从业者、高校科研人员、高校计算机专业学生，以及对推荐系统感兴趣的产品研发人员和运营人员阅读。
既不深入，也不浅出。感觉就是几篇博客堆砌起来的，大部分内容都是泛泛介绍。感觉帮助不大。
新概念很多但是不够深入分析，也没有结合源码进行讲解
360资深算法专家亮神写的此书，可以作为推荐系统入门书籍，推荐全链路都有讲到。相比塔西哥的内容而言，内容更加基础一些。如果有代码就更好了。