內容簡介

推薦系統技術作為近年來非常熱門的AI技術，已廣泛應用于互聯網各行業，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統的決策。本書貼合工業級推薦系統，以推薦系統的整體技術框架為切入點，深入剖析推薦系統中的內容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術和業界應用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏差與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當前推薦系統領域的熱門前沿技術進行了介紹，包括強化學習、因果推斷、端上智能等。

本書既適合推薦系統、計算廣告及搜索領域的互聯網相關從業人員，也適合高等院校人工智能、計算機技術、軟件工程等專業的本科生、研究生及博士生，以及對推薦系統感興趣的愛好者等，可以幫助他們了解工業級推薦系統的基礎框架、核心技術和前沿發展。