适读人群： 本书主要讲解与企业级推荐系统相关的理论与知识，聚焦于企业如何搭建、运营、优化推荐系统。本书的适用人群很广，具体来说，适合如下人员阅读： 推荐系统开发及推荐算法研究的相关从业者。 未来期望从事推荐系统相关工作的学生。 已经工作但是想转行做推荐系统相关工作的在职人员。 从事推荐算法研究，希望对推荐系统在工业界应用有所了解的高校科研人员。 对推荐系统感兴趣的产品、运营人员。 期望将推荐系统引入产品体系的公司管理层。 1、本书作者拥有12年推荐系统开发实践经验，从零到一构建过千万级DAU视频APP的推荐系统。 2、本书聚焦在企业级推荐系统，所有算法都有详细实现思路分析，可直接用于企业实战。 3、本书内容全面，涵盖场景、算法、工程、产品、运营、案例等，是企业级推荐系统领域集大成之作。 本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让...(展开全部)

适读人群： 本书主要讲解与企业级推荐系统相关的理论与知识，聚焦于企业如何搭建、运营、优化推荐系统。本书的适用人群很广，具体来说，适合如下人员阅读： 推荐系统开发及推荐算法研究的相关从业者。 未来期望从事推荐系统相关工作的学生。 已经工作但是想转行做推荐系统相关工作的在职人员。 从事推荐算法研究，希望对推荐系统在工业界应用有所了解的高校科研人员。 对推荐系统感兴趣的产品、运营人员。 期望将推荐系统引入产品体系的公司管理层。 1、本书作者拥有12年推荐系统开发实践经验，从零到一构建过千万级DAU视频APP的推荐系统。 2、本书聚焦在企业级推荐系统，所有算法都有详细实现思路分析，可直接用于企业实战。 3、本书内容全面，涵盖场景、算法、工程、产品、运营、案例等，是企业级推荐系统领域集大成之作。 本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让...(展开全部)

本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让读者对推荐系统有一个基础的认知，然后针对将要用到的算法知识进行了详细讲解，接着从用户维度、标的物维度、算法维度、平台方维度等角度介绍了评估方法，再进行了工程实现，通过案例对工程实现的核心模块、架构设计、技术选型进行分解。紧接其后从运营角度讲解了推荐产品的应用场景及设计推荐产品的基本原则，并进行了实践，通过实践案例分析，进一步强化前面介绍的各个知识点，让读者有一个系统认识。

《从零开始构建企业级推荐系统》是一本面向实践的企业级推荐系统开发指南，内容包括产品设计、相关性算法、排序模型、工程架构、效果评测、系统监控等推荐系统核心部分的设计与开发，可以帮助开发者逐步构建一个完整的推荐系统，并提供了持续优化的系统性思路。本书注重从系统性和通用性的角度看待推荐系统的核心问题，希望能够帮助读者做到知其然，也知其所以然，更能够举一反三，真正掌握推荐系统的核心本质。此外，本书对于推荐系统开发中常见的问题和陷阱，以及系统构建过程，也做了重点介绍，力求让读者不仅知道做什么，而且知道怎么做。 本书的目标读者是推荐系统研发工程师、产品经理以及对推荐系统感兴趣的学生和从业者。

《从零开始构建企业级推荐系统》是一本面向实践的企业级推荐系统开发指南，内容包括产品设计、相关性算法、排序模型、工程架构、效果评测、系统监控等推荐系统核心部分的设计与开发，可以帮助开发者逐步构建一个完整的推荐系统，并提供了持续优化的系统性思路。本书注重从系统性和通用性的角度看待推荐系统的核心问题，希望能够帮助读者做到知其然，也知其所以然，更能够举一反三，真正掌握推荐系统的核心本质。此外，本书对于推荐系统开发中常见的问题和陷阱，以及系统构建过程，也做了重点介绍，力求让读者不仅知道做什么，而且知道怎么做。 本书的目标读者是推荐系统研发工程师、产品经理以及对推荐系统感兴趣的学生和从业者。

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。

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。

推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30 年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源项目Microsoft Recommenders 介绍推荐系统的实践经验。读者可以基于本书提供的源代码，深入学习推荐算法的设计原理和实践方式，并可以基于本书从零开始快速搭建一个准确、高效的推荐系统。 本书不仅适合互联网、大数据等相关领域技术人员阅读，也适合高等院校计算机、软件工程、人工智能等专业的本科生和研究生参考。