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大模型时代下,推荐系统核心技术原理与企业应用

从2021年3月份收到出版社的邀约,时隔两年多,在万众期待下,《这就是推荐系统》终于出版上市了。

写书不同于写博客文章,书籍在笔者心中是严谨、准确且权威的存在。所以在写作时我们几位作者是诚惶诚恐,字字斟酌,生怕误人子弟。本书从大纲目录到书中的每句话、每个段落都经过我们几位作者的反复推敲,我们通过翻阅多方资料,对本书进行细细打磨。

历时两年,几位作者与博文视点终于为大家奉上了这本《这就是推荐系统》。在此,唯希望各位读者阅读此书后能有所收获,这于我们作者而言就是最大的奖励。

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为什么会写这本书?

推荐系统一直是近年来备受行业关注的热门话题,其应用已经渗透各行各业,对各个行业而言都是不可或缺的有力工具。作为多年在工业界从事推荐系统研发工作的从业者,我们几位作者亲历了互联网以及移动互联网高速发展的浪潮,见证了推荐系统助力下各行各业的变革和发展,从BAT(百度、阿里、腾讯)到TMD(头条、美团、滴滴)无一不受其影响。

然而,市面上关于推荐系统的书籍并不算多,而且大多以介绍推荐模型算法为主。在此背景下,我们希望能写一本书,能够向读者更全面、更具体地介绍推荐系统,全方位地剖析主流工业推荐系统的运作机理和每个核心模块,并让读者能够了解不同的互联网产品中推荐系统是如何与业务场景进行深度结合来加速达成业务核心目标的。

02

本书特色和内容结构

《这就是推荐系统》为读者提供了一份全方位深入了解工业推荐系统的指南。总结下来本书的三个主要特色就是:系统全面、紧扣业务实践、通俗易懂。

系统全面

不同于其他同类书籍全书围绕着推荐算法模型,本书的初衷是让读者可以清晰完整地了解推荐系统以及其中的核心技术模块和关键问题,全书不仅讲述了召回、粗排、精排、重排这些环节,同时也在标签体系建设、内容理解、用户画像、推荐多样性调控、推荐中的用户冷启动以及内容冷启动、推荐模型的特征工程、样本构造、AB 实验平台、创作者生态扶持、流量运营操作平台等很多其他推荐系统同类图书容易忽略的地方,都做了细致的讲解,并结合具体的业务场景进行了实战性分析和阐述。

紧扣业务实践

本书的作者们来自各大知名互联网公司,在不同应用场景、不同用户体量的推荐系统研发上均有多年研发经验。

本书是作者们多年实战经验的精华总结,紧密贴合工业界线上真实运行的推荐系统,从推荐系统整体运行机理出发,然后结合工业实践中对推荐系统的功能模块以及从业人员的组织分工,从内容理解、用户画像、召回、排序等核心模块,详细介绍了每个模块的作用、原理、流行算法和优化策略。此外,还重点分析了推荐系统中的冷启动、推荐时效性、推荐偏置等关键问题。为读者提供了每个核心模块和关键问题相关的丰富实例和案例分析,帮助读者更好地理解和应用推荐系统。

通俗易懂

笔者想将本书传递给每一个想了解推荐系统的人,希望读者通过阅读本书了解和熟悉推荐系统的全貌,理清每个核心模块和关键问题分支,帮助读者从零构建推荐业务的知识体系。因此,笔者在书写的过程中尽量避免罗列数学公式,同时在行文时也特别注重文字表达,以把复杂的系统拆解讲述清晰为目标。所以,本书不要求读者必须具备深度学习或者机器学习的背景知识,不论是互联网行业的技术、产品、运营人员,还是高等院校的在校生,或者对个性化推荐、大数据应用感兴趣的爱好者等都可以阅读此书。

本书共计10章,大体可以分为4个部分:

第1部分:介绍推荐系统的整体运行机理,阐述推荐系统的定义、价值及时代的红利,概览工业级推荐系统的整体结构和核心功能模块。

第2部分:详细介绍推荐系统的核心模块。深入推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序及重排模块内部,介绍每个核心模块的作用及关键技术应用。

第3部分:讲解推荐系统中的其他关键技术和问题。介绍支撑推荐系统的特征工程、样本挖掘、推荐系统实效性、AB 实验平台等技术;探讨推荐系统都会面临的冷启动问题和推荐偏差问题,并结合丰富翔实的实际业务案例给出优化策略和解决方案。

第4部分:追踪推荐系统中的前沿技术。探讨目前的一些热门前沿技术在推荐系统中的应用,包括强化学习、因果推断、端上智能、动态算力分配,以及 ChatGPT时代推荐系统的未来等。

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专家推荐

本书很荣幸得到小红书社区的技术VP风笛作序推荐。同时清华大学的马少平教授、清华大学的孙立峰教授、中国人民大学的赵鑫教授、快手的技术总监张富峥以及Datafuntalk的发起人王大川也为本书精心写作了推荐语。

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写在最后

希望本书不仅可以帮助读者了解推荐系统,厘清推荐系统的全息全貌,同时可以帮助读者构建起推荐业务的思维框架,可以引发读者们的思考、交流和思维的碰撞,可以为读者在实际的工作实践中提供有价值的帮助。

最后,引用《晏子春秋》里的一句话“行者常至,为者常成”,送给每一位坚持不懈、积极向上、持续学习的读者,希望我们可以脚踏实地、共同进步。

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发布:刘恩惠

审核:陈歆懿

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