本书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和习题来帮助读者深入理解和掌握相关技术。此外，本书还介绍了当前新的研究方向，为读者进行推荐系统技术的研究提供参考。本书既可以作为计算机相关专业本科生和研究生的教材，也适合开发人员和研究人员阅读。

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。

本书从数据出发，一步步地介绍在得到什么数据的时候可以设计怎样的推荐系统。面向广大的推荐系统开发人员，以实战为基础，深入浅出地介绍每种推荐方法背后的理论基础，着重讨论每种算法的实现、在实际系统中的效果、方法的优点、缺陷以及解决方法。本书的几位作者是目前国内推荐系统方面做得最好的技术人员。

内容简介： 随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。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。

这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重点突出系统每个模块所需要解决的问题，进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。

这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重点突出系统每个模块所需要解决的问题，进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。

这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展开深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。 本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级进阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并按照推荐系统工作流程逐一破解。 本书共包括11章： 第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况，包括构建推荐系统可能面临的问题，以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。 第2章 介绍现代推荐系统的整体架构，以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。 第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理进行深度剖析，包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重点内容。 第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标，以及AB实验的设计进行深度讲解。 第5章和第6章，主要对机器学习和神经网络的设计和调参进行详细解读。这是本书的重点，也是很多推荐算法工程师的痛点。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。 第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层进行详细解读，包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案，以及模型可解释性、近离线计算等重点内容。 第10章 主要介绍精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和强化学习在混排的应用）的原理。 第11章 主要介绍冷启动链路的设计，主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。

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推荐系统无处不在，已经成为我们日常生活的一部分。本书由LinkedIn公司的两位技术专家撰写，着眼于推荐系统的核心——统计方法，不仅介绍算法理论，而且包含实验分析及结果展示，分享了作者丰富的实战经验。 书中对推荐系统进行了全面讨论，特别是面向日益突显的多反馈和多目标优化问题，深入分析了当前先进的统计方法，如自适应序贯设计（多臂赌博机方法）、双线性随机效应模型（矩阵分解）以及基于MapReduce分布式框架的可伸缩模型，为热门推荐和个性化推荐提供了实用的解决方案。全书将基于回归的响应预测方法作为主要工具，兼顾实验设计和统计模型开发，关注探索和利用之间的权衡。

要构建一个实用的“智能”推荐系统，不仅需要有好的算法，还需要了解接收推荐的用户。本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统的算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容。作者还讲述了如何使用最流行的推荐算法，并剖析它们在Amazon 和Netflix 等网站上的实际应用。 《实用推荐系统》适合对推荐系统感兴趣的开发人员阅读，从事数据科学行业的读者也能从书中获得启发。