推荐系统算法实践

作者简介 黄美灵 现任一线互联网公司的高级工程师，拥有多年大型互联网公司推荐 系统和机器学习实战经验，现从事广告推荐、应用分发和资讯Feeds流 推荐相关工作。 源代码下载、交流答疑请关注公众号加入QQ群 读者交流微信公众号 读者交流QQ群 RECOMMENDATIONALGORITHM 推荐系统算法实践 黄美灵 著 电子工业出版社 Publishing House of Electronics Industry 北京·BEIJING 内容简介 本书主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法，以及各个算法在 主流工具 Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。 书中本着循序渐进的原则进行讲解。首先，介绍推荐系统中推荐算 法的数学基础，推荐算法的平台、工具基础，以及具体的推荐系统。其 次，讲解推荐系统中的召回算法，主要包括基于行为相似的协同过滤召 回和基于内容相似的 Word2vec 召回，并且介绍其在 Spark、TensorFlow 主流工具中的实现与应用。再次，讲解推荐系统中的排序算法，包括线 性模型、树模型和深度学习模型，分别介绍逻辑回归、FM、决策树、 随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide ＆ Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理，以及其在Sklearn、 Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。最后，介绍推荐算法的4 个实践案例，帮助读者进行工程实践和应用，并且介绍如何在Notebook 上进行代码开发和算法调试，以帮助读者提升工作效率。 本书适合AI、数据挖掘、大数据等领域的从业人员阅读，书中为开 发者展现了推荐算法的原理、实现与应用案例。 未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书的部分或全部内容。 版权所有，侵权必究。 图书在版编目（CIP）数据 推荐系统算法实践/黄美灵著.—北京：电子工业出版社，2019.9 ISBN 978-7-121-37040-3 Ⅰ.①推… Ⅱ.①黄… Ⅲ.①计算机算法 Ⅳ.①TP301.6 中国版本图书馆CIP数据核字（2019）第138081号 责任编辑：付睿 文字编辑：李云静 王中英 印刷： 装订： 出版发行：电子工业出版社 北京市海淀区万寿路173信箱 邮编：100036 开本：787×980 1/16 印张：22.25 字数：481.7千字 版次：2019年9月第1版 印次：2019年9月第1次印刷 定价：89.00元 凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题，请向购买书店调换。若 书店售缺，请与本社发行部联系，联系及邮购电话：（010） 882......