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题名/责任者:

信息流推荐算法/赵争超, 黄帆著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024.06

ISBN及定价:

978-7-111-75442-8/CNY109.00

载体形态项:

317页, [20] 页图版:图;24cm

丛编项:

人工智能技术丛书

个人责任者:

赵争超 著

个人责任者:

黄帆 著

学科主题:

聚类分析法

中图法分类号:

O21

责任者附注:

赵争超, 人工智能行业应用专家, 研究领域包括个性化推荐、用户增长、智能营销、策略建模等。现为某头部互联网公司智能客服策略负责人, 曾任腾讯PCG算法副总监、阿里巴巴高级算法专家, 曾负责淘宝第一代推荐系统核心算法设计研发、腾讯微视小视频推荐算法、阿里新零售场景人工智能应用。黄帆, 博士毕业于北京邮电大学, 现为腾讯公司专家研究员, 曾就职于华为和阿里巴巴, 长期从事推荐算法研究与应用工作, 熟悉推荐算法与系统。

提要文摘附注:

本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度, 阐述在资讯内容类App中, 如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系, 如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习, 如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验, 以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案, 对比理论推导为主的机器学习书籍, 本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

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