推荐系统实践 - 第1页

...推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。《推荐系统实践...

...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...

...优化。读者可以从推荐系统基本架构出发，逐步理解候选集生成、CTR 预估、排序模型、多任务学习等关键技术，以及模型训练、评估和线上部署过程中需要考虑的问题。本书的突出价值在于兼顾算法原理和工业实践...

...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，帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例 加强深度学习理论与推荐系统工程实践...

《推荐系统：原理与实践》介绍当前推荐系统领域中的经典方法。不仅详细讨论了各类方法，还对同类技术进行了归纳总结，这有助于读者对当前推荐系统研究领域有全面的了解。书中提供了大量的例子...

...项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统从开发到部署的全流程。 本书还引用了 Hugging Face 的 Transformer 库、ONNX 优化工具以及分布式推理框架等先进技术，为构建工业级推荐系统筑牢坚实基础...

...区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括 Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程...

跨越理论与实践的鸿沟，NLP项目落地不再难* 推荐系统领域大牛Julian McAuley教授作序* 凝集微软、谷歌等头部公司的实践经验* 9种真实应用场景，5个垂直应用领域* 讲解...

...推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐...

...模态大模型的推理与优化方法、模型的安全与可信性问题，并通过多模态检索与推荐系统、多模态语义理解系统和多模态问答系统的端到端开发实践，展示了多模态大模型的实际落地路径。