日韩成年人视频在线观看,成人H动漫精品一区二区无码,愛妃国产日产欧产精品精品浪潮

配套講解視頻，對應書中章節(jié)

觀看方式：

1、微信關注華章計算機

2、在后臺回復關鍵詞：推薦系統(tǒng)

本書從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構建的理論、方法、策略。首先讓讀者對推薦系統(tǒng)有一個基礎的認知，然后針對將要用到的算法知識進行了詳細講解，接著從用戶維度、標的物維度、算法維度、平臺方維度等角度介紹了評估方法，再進行了工程實現(xiàn)，通過案例對工程實現(xiàn)的核心模塊、架構設計、技術選型進行分解。緊接其后從運營角度講解了推薦產(chǎn)品的應用場景及設計推薦產(chǎn)品的基本原則，并進行了實踐，通過實踐案例分析，進一步強化前面介紹的各個知識點，讓讀者有一個系統(tǒng)認識。

為什么要寫這本書

早開始規(guī)劃寫這本書是在2018年6月，當時的動機主要有如下3點：

首先，我希望做一些知識梳理和價值沉淀的工作。自2009年畢業(yè)開始，我一直從事的都是與大數(shù)據(jù)、算法相關的工作，對于推薦系統(tǒng)也有近10年的實踐經(jīng)驗，特別是近9年一直在同一家公司（即我現(xiàn)在所在的公司電視貓）做推薦系統(tǒng)相關的工作。在從事推薦系統(tǒng)的工作中我遇到過很多坑，積累了一些經(jīng)驗，拓展了解決問題的思路，也有了一些自己的想法。因此，希望通過寫一本書來對自己的知識做一次全面的梳理和沉淀。

其次，給自己一定的壓力，培養(yǎng)自己的寫作習慣。我曾經(jīng)看到過一句話，大致意思是說一個人對世界的貢獻，在于他輸出了什么而不是吸收了什么，這句話對我的觸動比較大，平時我非常喜歡看書，但是很少輸出，我是一個不太愛整理的人，所學的知識和技能大都記錄在自己的腦海里，不夠體系化，所以我希望通過寫一本書來培養(yǎng)自己良好的寫作習慣，做一個有輸出的人。

后，我希望給推薦系統(tǒng)從業(yè)者或即將從事推薦系統(tǒng)開發(fā)的讀者提供一定的幫助。我算是從零開始自己摸索做推薦系統(tǒng)的，一路下來非常辛苦，走了很多彎路，但也從互聯(lián)網(wǎng)上獲得了很多的幫助，非常感謝這些無償輸出知識的人。我是一個樂于助人的人，一般別人問我問題，我都會給別人提供一些建議。對于推薦系統(tǒng)，經(jīng)過這么多年的訓練，我自己有了比較多的思考、想法和經(jīng)驗，所以希望能夠系統(tǒng)地將自己所學知識分享給需要幫助的人，而通過寫書分享知識算是一種好、系統(tǒng)的方式。

2018年在規(guī)劃好大綱后，我嘗試寫了一點點，但是沒有堅持下來，每次寫幾十個字就卡住了，因為感覺無法很好地表達自己的思想，也沒有外在的激勵或者壓力逼迫自己寫下去，屈服于個人的惰性，所以就這樣放下了。

轉(zhuǎn)機發(fā)生在2019年年底。當時與我關系很好的一個同事的夫人聯(lián)系我，說讓我?guī)е蠹乙黄疠敵�，多積淀積淀，我答應了。之后她就組織我們團隊幾個愿意參與寫作的同事開始在公眾號上寫文章。我寫的主題就是推薦系統(tǒng)，早的一篇發(fā)布于2019年1月23日。這之后每兩周我都會輸出一篇1萬字左右的推薦系統(tǒng)的相關文章，一直持續(xù)到2020年4月28日，中間沒有間斷過。本書的內(nèi)容是基于這些發(fā)布在公眾號上的文章所進行的梳理、編排、修改與優(yōu)化。

讀者對象

本書主要講解與企業(yè)級推薦系統(tǒng)相關的理論與知識，聚焦于企業(yè)如何搭建、運營、優(yōu)化推薦系統(tǒng)。本書的適用人群很廣，具體來說，適合如下人員閱讀：

推薦系統(tǒng)開發(fā)及推薦算法研究的相關從業(yè)者。

未來期望從事推薦系統(tǒng)相關工作的學生。

已經(jīng)工作但是想轉(zhuǎn)行做推薦系統(tǒng)相關工作的在職人員。

從事推薦算法研究，希望對推薦系統(tǒng)在工業(yè)界應用有所了解的高�？蒲腥藛T。

對推薦系統(tǒng)感興趣的產(chǎn)品、運營人員。

期望將推薦系統(tǒng)引入產(chǎn)品體系的公司管理層。

如何閱讀本書

本書篇幅較大，一共27章，分別從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構建的理論、方法和策略，圍繞推薦系統(tǒng)在企業(yè)中的實踐展開，下面分別對各章內(nèi)容進行簡單介紹。

篇為推薦系統(tǒng)基礎認知，包括第1章。這一部分介紹推薦系統(tǒng)相關的基本概念與知識，幫助讀者了解推薦系統(tǒng)的基礎知識。

第二篇為推薦系統(tǒng)基礎算法，包含6章。這些章講解基礎、可能也是重要的企業(yè)級推薦算法。第2章介紹了企業(yè)級推薦系統(tǒng)的5種推薦范式及每種范式的應用場景，以及推薦排序和召回的相關知識，本篇其他章（第3～7章）則介紹了基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法、基于樸素機器學習思想（樸素貝葉斯、關聯(lián)規(guī)則、聚類）的推薦算法、矩陣分解推薦算法和因子分解機等知識。我們不僅會講解算法的實現(xiàn)原理，更會講解怎么將這些算法應用到具體的業(yè)務場景中，同時會對算法的優(yōu)缺點、適用范圍、未來發(fā)展等更多讀者關心的主題進行詳細介紹。

第三篇為推薦系統(tǒng)進階算法，包含5章。第8章講解了推薦系統(tǒng)冷啟動的相關知識點，包括各種冷啟動問題以及解決冷啟動問題的可行策略。緊接著的3章（第9～11章）分別介紹嵌入方法、深度學習方法及混合推薦算法，這些方法是目前工業(yè)界比較主流的推薦策略和方法。這一部分的后一章（即第12章）講解了構建可解釋性推薦系統(tǒng)的相關知識點，這是其他推薦系統(tǒng)書籍中未曾涉及的主題。

第四篇為推薦系統(tǒng)評估與價值，包含2章。第13章講解推薦系統(tǒng)的評估，這一章首先從用戶維度、標的物維度、算法維度、平臺方維度等4個維度講解每個維度有哪些評估方法，讓讀者知道從不同的角度可以對推薦系統(tǒng)進行不同的評估。然后基于推薦系統(tǒng)產(chǎn)品的視角，從離線評估、在線評估、主觀評估等角度（并結(jié)合前面的4個維度）來系統(tǒng)講解具體的評估方法和策略。第14章講解推薦系統(tǒng)的商業(yè)價值，對于企業(yè)來說，引入推薦系統(tǒng)的主要目標就是提升產(chǎn)品的商業(yè)價值。這一章的內(nèi)容包括推薦系統(tǒng)在用戶增長、用戶體驗提升、商業(yè)變現(xiàn)、資源節(jié)省這4個方面所起的價值和作用。

第五篇為推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)，包含6章。這一部分系統(tǒng)地講解了推薦系統(tǒng)工程相關的知識點。其中，第15章講解了推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源、收集、預處理及特征工程的相關知識點。第16章講解了推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)的核心模塊、架構設計、技術選型等主題，并且以筆者團隊的Doraemon架構作為案例給讀者提供了一個比較接地氣的參考方案。第17章講解了AB測試的相關知識，包括AB測試的價值、在什么情況下需要AB測試、AB測試的實現(xiàn)方案等。第18章則從將推薦作為Web服務的角度來講解怎么讓推薦服務更高效、更穩(wěn)定、更快速。第19章梳理了目前業(yè)界提供推薦系統(tǒng)服務的兩種模式：事先計算式和實時裝配式，即事先將給用戶的推薦結(jié)果計算好并存下來或者在用戶訪問推薦服務時實時為用戶計算推薦結(jié)果。這一部分的后一章（即第20章）對實時推薦系統(tǒng)進行了全面的講解，包括實時推薦系統(tǒng)的價值、系統(tǒng)架構、具體業(yè)務場景及面臨的挑戰(zhàn)等。

第六篇為推薦系統(tǒng)產(chǎn)品與運營，包含4章。這一部分主要從產(chǎn)品和運營的角度來講解推薦系統(tǒng)。第21章從多個維度來梳理推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)，并講解了推薦產(chǎn)品的應用場景及設計好的推薦產(chǎn)品的基本原則。第22章講解了推薦系統(tǒng)的UI交互和視覺展示，這屬于前端UI的范疇，也是用戶可以直接感知的部分，這一部分設計的好壞直接影響用戶的使用體驗。第23章從運營的角度來講解推薦系統(tǒng)，關注數(shù)據(jù)化運營、精細化運營及用戶畫像。推薦系統(tǒng)作為一種運營手段和工具，需要與產(chǎn)品、運營人員配合好才能化地發(fā)揮商業(yè)價值。第24章是這一部分的后一章，介紹了推薦系統(tǒng)的人工調(diào)控策略，即產(chǎn)品、運營人員怎樣對推薦系統(tǒng)進行人工調(diào)控才可以讓推薦系統(tǒng)更好地配合公司的整體運營活動與規(guī)劃。

第七篇為推薦系統(tǒng)案例分析，包含3章。這一部分講解了推薦系統(tǒng)實踐的相關知識點。第25章重點講解了怎樣從零開始搭建一個企業(yè)級的推薦系統(tǒng)，筆者借用5W3H思考框架來闡述如何更好、更快、更高效地構建一個可用的推薦系統(tǒng)。第26、27章是實際案例，基于筆者公司的業(yè)務講解了具體怎樣實現(xiàn)推薦系統(tǒng)。

另外本書還包括兩個附錄。附錄A梳理了推薦算法工程師成長所要做的準備，對于想從事推薦算法工作的讀者，筆者給出了可行的職業(yè)發(fā)展方向和定位，以及做好推薦系統(tǒng)需要如何準備，需要從哪些方面提升自我，以更好地適應未來對推薦算法從業(yè)者的要求。附錄B介紹了在企業(yè)中推薦算法團隊的日常工作、協(xié)作對象及推薦算法團隊的目標與定位。

勘誤和支持

由于筆者水平有限，寫作時間也比較倉促，書中難免會出現(xiàn)一些不準確的地方甚至是錯誤，懇請讀者批評指正。你可以將書中描述不準確的地方或錯誤告訴我，以便再次印刷或再版時更正，通過微信gongyouliu_01、gongyouliu_02可與我取得聯(lián)系。如果你有更多的寶貴意見，也歡迎發(fā)送郵件到我的郵箱891391257@qq.com，我很期待聽到你們真誠的反饋。

致謝

首先要感謝移動互聯(lián)網(wǎng)時代，讓我們可以更便捷、更高效地獲取信息。只有在移動互聯(lián)網(wǎng)時代推薦系統(tǒng)才有用武之地，從而才有了推薦系統(tǒng)的大爆發(fā)。

感謝我的公司和領導讓我有一個比較好的平臺可以接觸推薦系統(tǒng)，并在這個領域一直精進。

感謝我的（前）同事連凱、程歡、祝冰鑫、楊奇珍在我寫作過程中幫助閱讀初稿并提供修改建議，感謝劉娜、李娟、李新、趙旭乾幫忙編輯文章，讓我寫的文章可以發(fā)布在公眾號里，正是這些文章構成了本書的初始材料。

感謝機械工業(yè)出版社華章公司的編輯楊老師。在過去的一年中，在她的不斷指導下，我對圖書出版的流程有了比較好的了解，經(jīng)過她的指導和一字一句的修改，本書的質(zhì)量才得以保證。

感謝傅瞳在全書成稿后對本書進行校對。感謝好友金婷在過去兩年來對我的鼓勵、支持和幫助，讓我有更多前行的勇氣和動力。

后要感謝我的父母和家人，是他們的無私付出讓我有機會接受高等教育，讓我可以無后顧之憂地完成本書的寫作和修訂工作！

謹以此書獻給我親愛的家人，以及所有懂我、關心我、支持我的朋友們。

劉強（gongyouliu）

2021年4月

于上海