本书从系统视角出发,阐述如何利用技术手段搭建企业级推荐系统,内容包括认知篇、数据篇、召回篇、排序篇、系统篇5个部分，覆盖企业级推荐系统建设的核心要点。本书知识体系清晰，从基础知识切入，逐步深入，先后涉及推荐系统的经典技术、主流技术和前沿技术。本书通过“理论+案例+代码示例+心得体会”的方式阐述、归纳和总结推荐系统的知识，帮助读者理解推荐系统，掌握技能，建立系统思维。本书适合对推荐系统感兴趣的初学者
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编辑推荐
从产品视角解析推荐系统的产品和算法设计。
内容简介
本书以媒介变迁为整体脉络，通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力，以及由具体产品特性引发的技术变革。
全书内容分为5部分。
第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路；
第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐，包括关键算法设计和产品设计；
第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐，以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络；
第四部分从产品、生态和算法设计的角度，介绍革新传统影视行业的视频推荐；
第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例，介绍革新传统货架电商的商品推荐。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内 容 提 要
- 对本书的赞誉
- 前言
- 资源与支持
- 第一部分 推荐产品的破局之道
- 第1章 产品创新引领的供给侧变革
- 1.1 媒介创新比内容更重要
- 1.1.1 媒介变迁的趋势展望
- 1.1.2 推荐产品的演化方向
- 1.2 把控上游的创作工具
- 1.2.1 创作工具的战略价值
- 1.2.2 策采编发的全链路重塑
- 1.3 激励相容的生态机制创新
- 1.3.1 从广告拍卖机制说起
- 1.3.2 推荐中的生态机制设计
- 第2章 技术创新引领的供给侧变革
- 2.1 殊途的CV与NLP范式
- 2.1.1 从人工特征到CNN结构
- 2.1.2 从专家系统到RNN结构
- 2.2 走向融合的CV与NLP范式
- 2.2.1 从注意力机制到Transformer
- 2.2.2 只需Transformer的内容理解
- 2.2.3 自回归、生成对抗和扩散范式下的内容生成
- 2.2.4 大模型时代的推荐产业变革
- 第3章 从产品视角看需求侧增长
- 3.1 从AARRR模型看用户增长
- 3.1.1 获客渠道的选择
- 3.1.2 激活的定义和误区
- 3.1.3 从留存曲线看产品优化
- 3.1.4 产品的商业化变现
- 3.2 从网络效应视角看用户增长
- 3.2.1 从网络效应看推荐产品演进
- 3.2.2 供需匹配的破局策略
- 3.2.3 理解网络效应时的常见误区
- 第4章 E&E视角下的新用户推荐
- 4.1 单状态假设下的Bandit策略
- 4.1.1 MAB问题的定义与评价
- 4.1.2 主流Bandit策略介绍
- 4.2 MDP假设下的模型RL方法
- 4.2.1 从通盘决策的AlphaGo说起
- 4.2.2 从模型RL视角看新用户推荐
- 4.2.3 基于模型RL的实践思路
- 第5章 元学习视角下的新用户推荐
- 5.1 快速自适应参数的范式
- 5.1.1 模型无关的MAML方法
- 5.1.2 MAML方法的推荐实践
- 5.2 基于比较归纳的范式
- 5.2.1 从度量学习到对比学习
- 5.2.2 比较归纳方法的推荐实践
- 5.3 仿生记忆机制的范式
- 5.3.1 从神经图灵机到大模型
- 5.3.2 仿生记忆方法的推荐实践
- 第6章 A/B测试是增长的银弹吗
- 6.1 A/B测试的原理和优势
- 6.1.1 A/B测试的原理
- 6.1.2 A/B测试的优势
- 6.2 滥用A/B测试时的增长困境
- 6.2.1 难以优化留存等长期目标
- 6.2.2 难以反向优化出新市场
- 6.2.3 难以做出真正的产品创新
- 第二部分信息推荐
- 第7章 瞬息万变的新闻推荐
- 7.1 曾统治硅谷的雅虎
- 7.1.1 雅虎门户的发展史
- 7.1.2 雅虎新闻推荐的兴衰
- 7.2 针对突发新闻的实时推荐策略
- 7.2.1 非稳态分布下的E&E策略
- 7.2.2 快慢结合的模型更新范式
- 7.2.3 让特征动起来的树模型
- 第8章 获取信息的资讯推荐
- 8.1 屡失良机的谷歌推荐
- 8.1.1 对推荐产品崛起的迟钝
- 8.1.2 困于搜索思维的推荐生态
- 8.2 相关性需求下的信息检索技术
- 8.2.1 语义匹配的主流技术
- 8.2.2 近无损全库遍历的ANN检索
- 8.3 从峰终定律看排序策略设计
- 8.3.1 不同需求模式下的体验设计
- 8.3.2 明确需求下的NDCG优化
- 8.3.3 多元需求下的多样性优化
- 第三部分社交和社区推荐
- 第9章 永远年轻的社交产品
- 9.1 社交推荐中优化的关键
- 9.1.1 强化社交效用时的原则
- 9.1.2 优化内容效用的路径选择
- 9.2 从Facebook看社交效用优化
- 9.2.1 更高效的社交资本积累
- 9.2.2 更高效的社交关系维系
- 9.3 从交友产品看双向推荐问题
- 9.3.1 满意即流失的婚恋场景
- 9.3.2 促成线上双向匹配的Tinder
- 9.3.3 促成线下稳定婚配的Hinge
- 9.4 社交场景中的推荐策略
- 9.4.1 社交媒体中的推荐策略
- 9.4.2 稳定婚配假设下的GS算法
- 9.4.3 传统推荐的双向匹配改造
- 第10章 春耕秋收的社区产品
- 10.1 社区产品的培育原则
- 10.1.1 以人为核心的原创内容
- 10.1.2 强化关系的稳定建立
- 10.1.3 引导角色的良性分化
- 10.2 从媒介侧创新的Instagram
- 10.2.1 从文到图的媒介变革
- 10.2.2 恰到好处的创作工具
- 10.2.3 从创作工具向社区转型
- 10.3 无为而治的Reddit
- 10.3.1 显式组织的社区结构
- 10.3.2 简单健壮的投票机制
- 第11章 模拟社交的协同过滤
- 11.1 推荐系统的起源
- 11.1.1 更相信人的智慧的Tapestry
- 11.1.2 仿真协同关系的GroupLens
- 11.2 对协同关系的仿真建模
- 11.2.1 从复杂网络看推荐系统
- 11.2.2 对局部近邻关系的仿真
- 11.2.3 对全局拓扑结构的仿真
- 11.3 基于仿真关系的协同推荐
- 11.3.1 协同过滤的核心优势
- 11.3.2 应用协同关系的在线环节
- 第四部分 视频推荐
- 第12章 降低决策成本的电影推荐
- 12.1 电影推荐的传奇奈飞
- 12.1.1 奈飞对百视达的逆袭
- 12.1.2 奈飞对自我的不断革新
- 12.2 优化线下体验的评分预测
- 12.2.1 评分预测产品的兴衰
- 12.2.2 评分预测算法的演进趋势
- 第13章 和电视竞争的短视频推荐
- 13.1 激励相容的YouTube生态机制
- 13.1.1 多方受益的Content ID机制
- 13.1.2 稳固自建生态的YPP机制
- 13.1.3 革新广告效率的TrueView机制
- 13.2 直面海量候选的深度学习召回
- 13.2.1 召回的里程碑：YouTubeDNN
- 13.2.2 索引与模型联训的复杂模型
- 13.2.3 提升模型鲁棒性的样本设计
- 13.3 优化长期时长收益的强化学习
- 13.3.1 YouTube优化目标的变迁史
- 13.3.2 价值方法的原理和实践
- 13.3.3 策略方法的原理和实践
- 第14章 以快打慢的微视频推荐
- 14.1 以音乐为内核的抖音
- 14.1.1 放弃内容时长的反向创新
- 14.1.2 从行为心理学看产品设计
- 14.1.3 以音轨为模板的爆款复制
- 14.2 不求最优化，但求多目标
- 14.2.1 道法自然的多目标融合
- 14.2.2 触类旁通的多任务学习
- 第五部分 电商推荐
- 第15章 历久弥新的电商推荐产品
- 15.1 从阿里看货架电商的演进
- 15.1.1 逆袭易趣的关键胜负手
- 15.1.2 高筑C端流量的护城河
- 15.2 从媒介侧发起变革的新电商
- 15.2.1 用商一体的内容型电商
- 15.2.2 构建信任的直播热媒介
- 15.2.3 撬动传播的轻品类电商
- 第16章 真金白银的电商推荐技术
- 16.1 量化即时回报的优化思路
- 16.1.1 起源于广告的点击率预估
- 16.1.2 正例稀疏的转化率预估
- 16.1.3 和NLP同源的序列信号建模
- 16.2 看重长期回报的优化思路
- 16.2.1 GMV的优化路径拆解
- 16.2.2 新兴电商的差异化策略
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推荐系统：产品与算法解析是2024年由人民邮电出版社出版,作者王超。
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