本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

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本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。 本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，并给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。

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信息流广告是一种新的广告形式，主要在内容流中穿插展现，近年来从业人员激增。本书是为即将入行以及刚入行的从业者量身定制的“入门操作手册”，从零开始介绍信息流广告的行业知识和优化师的日常工作。 本书讲解了信息流广告的概念、广告投放的基本流程及其基本原理，介绍了字节跳动、腾讯和百度这三个信息流广告媒体后台的使用方法，带领大家学习广告创意的基本思路和数据分析的方法，最后分析了实际投放案例。 本书语言简练，通俗易懂，没有互联网和广告基础知识的朋友也能读懂，比如大学生或想转到互联网行业的朋友。

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本书是一部在自然主义立场上利用信息理论来解释知识、内容和意义的经典之作。作者认为，传统的知识定义存在缺陷，应当用知识的信息论说明取而代之。于是，作者从信息的数学理论起步，发掘信息量和信息内容的内在联系，试图阐述一种可用于认知和语义研究的信息语义学理论。根据信息语义学理论，作者回应了知识论研究中的诸问题及怀疑论的挑战，对信念、概念、内容、意义等基本概念做了细致分析，并最终说明人这样一个复杂的物理系统何以能够处在有意义的状态当中。因此，本书实质上是自然主义和唯物主义对人类心灵进行解释的一次探索，为心灵的哲学和科学研究提供了新思路。

《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、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、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等），最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。 《互联网大厂推荐算法实战》既适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读，也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。

本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。

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