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@a本书介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法, 并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。本书总计10章, 内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块 (包括召回、粗排、精排与重排) 所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道 (其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等), 最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。
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| 互联网大厂推荐算法实战/赵传霖著.-北京：人民邮电出版社，2024.01 |
| 298页：图；24cm |
| 异步图书 |
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| ISBN 978-7-115-62868-8：CNY89.80 |
| 本书介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法, 并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。本书总计10章, 内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块 (包括召回、粗排、精排与重排) 所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道 (其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等), 最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。 |
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正题名：互联网大厂推荐算法实战
索取号：O/68
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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715519
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300715519
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流通四库四楼/
[索取号:O/68]
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在馆
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流通四库四楼/
[索取号:O/68]
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