书目

大规模推荐系统实战

内容简介

作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及最佳实践等诸多内容。

作者简介

阿星曾在字节跳动、苏宁易购等企业负责推荐/广告算法的设计、开发和优化工作，在应对海量数据下的算法建模以及点击率/转化率预估等任务中积累了大量实战经验。目前就职于跨境电商巨头SHEIN，负责提升全球核心业务场景的流量分发效率。

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