深度学习推荐系统读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 304页 | 9.3 | 2020 | 电子工业出版社 |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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108 | 2020-03-01 … | 2021-10-18 … | 97 |
主题/类型/题材/标签
推荐系统,深度学习,机器学习,人工智能,算法,计算机,技术,软件开发,
作者
王喆 ISBN:9787121384646 原作名/别名:《》
内容和作者简介
深度学习推荐系统摘要
深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命,本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。
《深度学习推荐系统》既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读,也适合人工智能相关专业的本 科生、研究生、博士生阅读,帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架,通过学习前沿案例 加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
作者简介王喆,毕业于清华大学计算机科学与技术系,美国流媒体公司Roku资深机器学习工程师,推荐系统架构负责人。曾任Hulu高级研究工程师,品友互动广告效果算法组负责人。清华大学KEG实验室学术搜索引擎AMiner早期发起人之一。主要研究方向为推荐系统、计算广告、个性化搜索,发表相关领域学术论文7篇,拥有专利3项,是《百面机器学习:算法工程师带你去面试》等技术书的联合作者。曾担任KDD、CIKM等国际会议审稿人。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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