具体描述
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。
目录信息
1.1 为什么推荐系统是互联网的增长引擎
1.1.1 推荐系统的作用和意义
1.1.2 推荐系统与YouTube的观看时长增长
1.1.3 推荐系统与电商网站的收入增长
1.2 推荐系统的架构
1.2.1 推荐系统的逻辑框架
1.2.2 推荐系统的技术架构
1.2.3 推荐系统的数据部分
1.2.4 推荐系统的模型部分
1.2.5 深度学习对推荐系统的革命性贡献
1.2.6 把握整体，补充细节
1.3 本书的整体结构
第2章 前深度学习时代——推荐系统的进化之路
2.1 传统推荐模型的演化关系图
2.2 协同过滤——经典的推荐算法
2.2.1 什么是协同过滤
2.2.2 用户相似度计算
2.2.3 终结果的排序
2.2.4 ItemCF
2.2.5 UserCF与ItemCF的应用场景
2.2.6 协同过滤的下一步发展
2.3 矩阵分解算法——协同过滤的进化
2.3.1 矩阵分解算法的原理
2.3.2 矩阵分解的求解过程
2.3.3 消除用户和物品打分的偏差
2.3.4 矩阵分解的优点和局限性
2.4 逻辑回归——融合多种特征的推荐模型
2.4.1 基于逻辑回归模型的推荐流程
2.4.2 逻辑回归模型的数学形式
2.4.3 逻辑回归模型的训练方法
2.4.4 逻辑回归模型的优势
2.4.5 逻辑回归模型的局限性
2.5 从FM到FFM——自动特征交叉的解决方案
2.5.1 POLY2模型——特征交叉的开始
2.5.2 FM模型——隐向量特征交叉
2.5.3 FFM模型——引入特征域的概念
2.5.4 从POLY2到FFM的模型演化过程
2.6 GBDT+LR——特征工程模型化的开端
2.6.1 GBDT+LR组合模型的结构
2.6.2 GBDT进行特征转换的过程
2.6.3 GBDT+LR 组合模型开启的特征工程新趋势
2.7 LS-PLM——阿里巴巴曾经的主流推荐模型
2.7.1 LS-PLM 模型的主要结构
2.7.2 LS-PLM模型的优点
2.7.3 从深度学习的角度重新审视LS-PLM模型
2.8 总结——深度学习推荐系统的前夜
第3章 浪潮之巅——深度学习在推荐系统中的应用
3.1 深度学习推荐模型的演化关系图
3.2 AutoRec——单隐层神经网络推荐模型
3.2.1 AutoRec模型的基本原理
3.2.2 AutoRec模型的结构
3.2.3 基于AutoRec模型的推荐过程
3.2.4 AutoRec模型的特点和局限性
3.3 Deep Crossing模型——经典的深度学习架构
3.3.1 Deep Crossing模型的应用场景
3.3.2 Deep Crossing模型的网络结构
3.3.3 Deep Crossing模型对特征交叉方法的革命
3.4 NeuralCF模型——CF与深度学习的结合
3.4.1 从深度学习的视角重新审视矩阵分解模型
3.4.2 NeuralCF模型的结构
3.4.3 NeuralCF模型的优势和局限性
3.5 PNN模型——加强特征交叉能力
3.5.1 PNN模型的网络架构
3.5.2 Product层的多种特征交叉方式
3.5.3 PNN模型的优势和局限性
3.6 Wide&Deep 模型——记忆能力和泛化能力的综合
3.6.1 模型的记忆能力与泛化能力
3.6.2 Wide&Deep模型的结构
3.6.3 Wide&Deep模型的进化——Deep&Cross模型
3.6.4 Wide&Deep模型的影响力
3.7 FM与深度学习模型的结合
3.7.1 FNN——用FM的隐向量完成Embedding层初始化
3.7.2 DeepFM——用FM代替Wide部分
3.7.3 NFM——FM的神经网络化尝试
3.7.4 基于FM的深度学习模型的优点和局限性
3.8 注意力机制在推荐模型中的应用
3.8.1 AFM——引入注意力机制的FM
3.8.2 DIN——引入注意力机制的深度学习网络
3.8.3 注意力机制对推荐系统的启发
3.9 DIEN——序列模型与推荐系统的结合
3.9.1 DIEN的“进化”动机
3.9.2 DIEN模型的架构
3.9.3 兴趣抽取层的结构
3.9.4 兴趣进化层的结构
3.9.5 序列模型对推荐系统的启发
3.10 强化学习与推荐系统的结合
3.10.1 深度强化学习推荐系统框架
3.10.2 深度强化学习推荐模型
3.10.3 DRN的学习过程
3.10.4 DRN的在线学习方法——竞争梯度下降算法
3.10.5 强化学习对推荐系统的启发
3.11 总结——推荐系统的深度学习时代
第4章 Embedding技术在推荐系统中的应用
4.1 什么是Embedding
4.1.1 词向量的例子
4.1.2 Embedding 技术在其他领域的扩展
4.1.3 Embedding 技术对于深度学习推荐系统的重要性
4.2 Word2vec——经典的Embedding方法
4.2.1 什么是Word2vec
4.2.2 Word2vec模型的训练过程
4.2.3 Word2vec的“负采样”训练方法
4.2.4 Word2vec对Embedding技术的奠基性意义
4.3 Item2vec——Word2vec 在推荐系统领域的推广
4.3.1 Item2vec的基本原理
4.3.2 “广义”的Item2vec
4.3.3 Item2vec方法的特点和局限性
4.4 Graph Embedding——引入更多结构信息的图嵌入技术
4.4.1 DeepWalk——基础的Graph Embedding方法
4.4.2 Node2vec——同质性和结构性的权衡
4.4.3 EGES——阿里巴巴的综合性Graph Embedding方法
4.5 Embedding与深度学习推荐系统的结合
4.5.1 深度学习网络中的Embedding层
4.5.2 Embedding的预训练方法
4.5.3 Embedding作为推荐系统召回层的方法
4.6 局部敏感哈希——让Embedding插上翅膀的快速搜索方法
4.6.1 “快速”Embedding近邻搜索
4.6.2 局部敏感哈希的基本原理
4.6.3 局部敏感哈希多桶策略
4.7 总结——深度学习推荐系统的核心操作
第5章 多角度审视推荐系统
5.1 推荐系统的特征工程
5.1.1 构建推荐系统特征工程的原则
5.1.2 推荐系统中的常用特征
5.1.3 常用的特征处理方法
5.1.4 特征工程与业务理解
5.2 推荐系统召回层的主要策略
5.2.1 召回层和排序层的功能特点
5.2.2 多路召回策略
5.2.3 基于Embedding的召回方法
5.3 推荐系统的实时性
5.3.1 为什么说推荐系统的实时性是重要的
5.3.2 推荐系统“特征”的实时性
5.3.3 推荐系统“模型”的实时性
5.3.4 用“木桶理论”看待推荐系统的迭代升级
5.4 如何合理设定推荐系统中的优化目标
5.4.1 YouTube以观看时长为优化目标的合理性
5.4.2 模型优化和应用场景的统一性
5.4.3 优化目标是和其他团队的接口性工作
5.5 推荐系统中比模型结构更重要的是什么
5.5.1 有解决推荐问题的“银弹”吗
5.5.2 Netflix对用户行为的观察
5.5.3 观察用户行为，在模型中加入有价值的用户信息
5.5.4 DIN模型的改进动机
5.5.5 算法工程师不能只是一个“炼金术士”
5.6 冷启动的解决办法
5.6.1 基于规则的冷启动过程
5.6.2 丰富冷启动过程中可获得的用户和物品特征
5.6.3 利用主动学习、迁移学习和“探索与利用”机制
5.6.4 “巧妇难为无米之炊”的困境
5.7 探索与利用
5.7.1 传统的探索与利用方法
5.7.2 个性化的探索与利用方法
5.7.3 基于模型的探索与利用方法
5.7.4 “探索与利用”机制在推荐系统中的应用
第6章 深度学习推荐系统的工程实现
6.1 推荐系统的数据流
6.1.1 批处理大数据架构
6.1.2 流计算大数据架构
6.1.3 Lambda架构
6.1.4 Kappa架构
6.1.5 大数据平台与推荐系统的整合
6.2 推荐模型离线训练之Spark MLlib
6.2.1 Spark的分布式计算原理
6.2.2 Spark MLlib的模型并行训练原理
6.2.3 Spark MLlib并行训练的局限性
6.3 推荐模型离线训练之Parameter Server
6.3.1 Parameter Server的分布式训练原理
6.3.2 一致性与并行效率之间的取舍
6.3.3 多server节点的协同和效率问题
6.3.4 Parameter Server技术要点总结
6.4 推荐模型离线训练之TensorFlow
6.4.1 TensorFlow的基本原理
6.4.2 TensorFlow基于任务关系图的并行训练过程
6.4.3 TensorFlow的单机训练与分布式训练模式
6.4.4 TensorFlow技术要点总结
6.5 深度学习推荐模型的上线部署
6.5.1 预存推荐结果或Embedding结果
6.5.2 自研模型线上服务平台
6.5.3 预训练Embedding+轻量级线上模型
6.5.4 利用PMML转换并部署模型
6.5.5 TensorFlow Serving
6.5.6 灵活选择模型服务方法
6.6 工程与理论之间的权衡
6.6.1 工程师职责的本质
6.6.2 Redis容量和模型上线方式之间的权衡
6.6.3 研发周期限制和技术选型的权衡
6.6.4 硬件平台环境和模型结构间的权衡
6.6.5 处理好整体和局部的关系
第7章 推荐系统的评估
7.1 离线评估方法与基本评价指标
7.1.1 离线评估的主要方法
7.1.2 离线评估的指标
7.2 直接评估推荐序列的离线指标
7.2.1 P-R曲线
7.2.2 ROC曲线
7.2.3 平均精度均值
7.2.4 合理选择评估指标
7.3 更接近线上环境的离线评估方法——Replay
7.3.1 模型评估的逻辑闭环
7.3.2 动态离线评估方法
7.3.3 Netflix的Replay评估方法实践
7.4 A/B测试与线上评估指标
7.4.1 什么是A/B测试
7.4.2 A/B测试的“分桶”原则
7.4.3 线上A/B测试的评估指标
7.5 快速线上评估方法——Interleaving
7.5.1 传统A/B测试存在的统计学问题
7.5.2 Interleaving方法的实现
7.5.3 Interleaving方法与传统A/B测试的灵敏度比较
7.5.4 Interleaving方法指标与A/B测试指标的相关性
7.5.5 Interleaving方法的优点与缺点
7.6 推荐系统的评估体系
第8章 深度学习推荐系统的前沿实践
8.1 Facebook的深度学习推荐系统
8.1.1 推荐系统应用场景
8.1.2 以GBDT+LR组合模型为基础的CTR预估模型
8.1.3 实时数据流架构
8.1.4 降采样和模型校正
8.1.5 Facebook GBDT+LR组合模型的工程实践
8.1.6 Facebook的深度学习模型DLRM
8.1.7 DLRM模型并行训练方法
8.1.8 DLRM模型的效果
8.1.9 Facebook深度学习推荐系统总结
8.2 Airbnb基于Embedding的实时搜索推荐系统
8.2.1 推荐系统应用场景
8.2.2 基于短期兴趣的房源Embedding方法
8.2.3 基于长期兴趣的用户Embedding和房源Embedding
8.2.4 Airbnb搜索词的Embedding
8.2.5 Airbnb的实时搜索排序模型及其特征工程
8.2.6 Airbnb实时搜索推荐系统总结
8.3 YouTube深度学习视频推荐系统
8.3.1 推荐系统应用场景
8.3.2 YouTube推荐系统架构
8.3.3 候选集生成模型
8.3.4 候选集生成模型独特的线上服务方法
8.3.5 排序模型
8.3.6 训练和测试样本的处理
8.3.7 如何处理用户对新视频的偏好
8.3.8 YouTube深度学习视频推荐系统总结
8.4 阿里巴巴深度学习推荐系统的进化
8.4.1 推荐系统应用场景
8.4.2 阿里巴巴的推荐模型体系
8.4.3 阿里巴巴深度学习推荐模型的进化过程
8.4.4 模型服务模块的技术架构
8.4.5 阿里巴巴推荐技术架构总结
第9章 构建属于你的推荐系统知识框架
9.1 推荐系统的整体知识架构图
9.2 推荐模型发展的时间线
9.3 如何成为一名优秀的推荐工程师
9.3.1 推荐工程师的4项能力
9.3.2 能力的深度和广度
9.3.3 推荐工程师的能力总结
后记
· · · · · · (收起)
读后感
趁着换工作休假这段期间，仔细阅读完此本书，甚至对核心的第三章做了阅读笔记，总体来看，这本书适合准备投身工业界&做推荐的同学阅读，不太适合教材来用，说是圣经的更有点过了，主要是因为本书从宏观角度来讲解推荐系统的演进，更像是大佬们之间的谈笑风声，对于需要打基...
评分我是这本书的作者王喆，如果给这本我自己写的书打分的话，我也会打5分，因为在写作的过程中，我学到的可能比大家还多。在写作这本书的一年之中，我也毫无遗憾地，毫无保留地将我实践过的，学习过的深度学习推荐系知识分享给大家，希望能给读者带来一些收获。 这本来是一本写给...
评分趁着换工作休假这段期间，仔细阅读完此本书，甚至对核心的第三章做了阅读笔记，总体来看，这本书适合准备投身工业界&做推荐的同学阅读，不太适合教材来用，说是圣经的更有点过了，主要是因为本书从宏观角度来讲解推荐系统的演进，更像是大佬们之间的谈笑风声，对于需要打基...
评分我是这本书的作者王喆，如果给这本我自己写的书打分的话，我也会打5分，因为在写作的过程中，我学到的可能比大家还多。在写作这本书的一年之中，我也毫无遗憾地，毫无保留地将我实践过的，学习过的深度学习推荐系知识分享给大家，希望能给读者带来一些收获。 这本来是一本写给...
评分趁着换工作休假这段期间，仔细阅读完此本书，甚至对核心的第三章做了阅读笔记，总体来看，这本书适合准备投身工业界&做推荐的同学阅读，不太适合教材来用，说是圣经的更有点过了，主要是因为本书从宏观角度来讲解推荐系统的演进，更像是大佬们之间的谈笑风声，对于需要打基...
用户评价
《深度学习推荐系统》这本书，真的是给了我一个全新的视角来看待我日常接触到的各种推荐服务。我一直以为推荐系统就是根据你的浏览历史、点赞记录来给你推东西，但读了这本书才知道，背后原来有这么复杂而精妙的算法在支撑。特别是书中关于用户行为序列建模的部分，我学到了很多。以往我更多关注的是用户当前的兴趣点，但这本书让我意识到，用户兴趣是一个动态变化的过程，而通过RNN、LSTM甚至Transformer等模型，可以捕捉到这种时序上的变化，从而做出更符合用户当下需求的推荐。书中对这些模型的讲解非常透彻，从基本原理到在推荐场景中的具体变体，都有详细的介绍。我还对书中关于图神经网络（GNN）在推荐系统中的应用印象深刻。用户和物品之间天然存在着复杂的关联关系，而GNN能够有效地利用这些图结构信息，捕捉到高阶的连接模式，这对于解决传统方法难以处理的稀疏性和冷启动问题非常有帮助。书中给出了具体的GNN模型架构和训练方法，并配以代码示例，这对我理解如何构建基于图的推荐系统提供了坚实的基础。这本书不仅是理论的堆砌，更重要的是它教会了我如何将这些前沿的深度学习技术落地到实际的推荐场景中，如何去衡量模型的优劣，如何去优化模型以提升推荐效果。
评分作为一名对算法优化有着极致追求的从业者，我始终在寻找能够帮助我突破现有瓶颈的书籍。《深度学习推荐系统》这本书，无疑满足了我的这一期待。我一直觉得传统的协同过滤方法在面对大规模用户和物品时，存在着计算效率和泛化能力上的不足。这本书则系统地阐述了如何利用深度学习模型来克服这些挑战。书中对Embedding技术的讲解尤为到位，从Word2Vec到更复杂的Embedding方法，如何将用户和物品映射到低维向量空间，以及如何利用这些向量进行相似度计算和推荐，都讲解得鞭辟入里。我特别欣赏书中关于模型融合的章节，在实际应用中，单一模型的性能往往有限，而将不同类型的深度学习模型进行融合，可以有效地提升推荐的准确性和鲁棒性。书中详细介绍了各种模型融合的策略，例如Attention机制在融合不同模态信息时的作用，以及如何通过Ensemble Learning来提升整体性能。此外，书中还深入探讨了如何处理数据稀疏性、冷启动等经典推荐问题，并给出了基于深度学习的解决方案，例如利用内容信息、社交网络信息等来辅助推荐。这本书就像一位经验丰富的导师，指引我一步步构建更强大、更智能的推荐系统。它不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的启发，让我能够站在更高的维度去思考推荐系统的设计和优化。
评分这本书的出版，对于我这样一直以来都对“千人千面”的个性化推荐感到着迷的读者来说，无疑是一份厚礼。《深度学习推荐系统》这本书，系统地梳理了深度学习在推荐系统领域的最新进展，并提供了大量实用的技术和方法。我特别欣赏书中对于用户兴趣的建模部分，如何从用户的历史行为中挖掘出潜在的兴趣，以及如何根据用户的动态变化来调整推荐策略。书中详细介绍了基于记忆网络、Transformer等模型在捕捉用户长期和短期兴趣方面的优势，这为我提供了很多解决实际问题的思路。我还对书中关于广告推荐和商品推荐的案例分析非常感兴趣。不同类型的推荐场景，其数据特征和优化目标都有所不同，书中针对这些场景给出了具体的解决方案，并进行了深入的讲解。例如，在广告推荐中，如何利用深度学习模型来预测用户的点击率（CTR）和转化率（CVR），以及如何进行实时竞价（RTB）等。这些内容不仅拓宽了我的技术视野，更让我看到了深度学习技术在商业应用中的巨大潜力。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的启迪，让我能够站在更高的维度去审视和解决推荐系统中的各种挑战。
评分《深度学习推荐系统》这本书，犹如一位经验丰富的向导，带领我深入探索推荐系统这个迷人的领域。我一直对如何为用户提供“恰到好处”的推荐感到好奇，既要满足用户的即时需求，又要引导用户发现新的兴趣点。书中对强化学习在推荐系统中的应用进行了深入的讲解，让我了解到如何通过构建奖励机制，让推荐系统在与用户的交互中不断学习和优化，从而实现更长期的用户价值。我特别欣赏书中对探索与利用（Exploration vs. Exploitation）这个核心问题的讨论，以及书中提供的各种策略来平衡这两者，从而避免陷入局部最优。此外，书中还探讨了如何处理用户反馈中的噪声和偏差，以及如何利用数据增强等技术来提升模型的鲁棒性。这些细节的处理，恰恰是提升推荐系统实际效果的关键所在。这本书不仅提供了丰富的理论知识，更重要的是它教会了我如何从更宏观的角度去设计和思考推荐系统，如何将各种技术有机地结合起来，以达到最佳的推荐效果。它让我不再仅仅满足于学习单一的算法，而是能够构建一个完整的、可迭代的推荐系统解决方案。
评分这本书的出版，为我这样一个一直以来都热衷于从数据中发现规律、洞察用户行为的技术爱好者，提供了一个极佳的学习平台。《深度学习推荐系统》这本书，系统地介绍了深度学习在推荐系统领域的应用，从基础的Embedding技术到复杂的序列模型和图模型，都有详尽的讲解。我特别欣赏书中关于用户画像构建的章节，如何利用深度学习模型从海量的用户行为数据中提炼出用户的多维度画像，并如何利用这些画像来驱动个性化推荐。书中对用户画像的粒度、动态性以及如何将其融入到推荐模型中，都有深入的探讨。我还对书中关于多目标优化在推荐系统中的应用的讨论非常感兴趣。在实际的推荐场景中，我们往往需要同时优化多个指标，例如准确率、多样性、新颖性、用户满意度等等，如何有效地进行多目标优化，以达到最佳的整体效果，是推荐系统设计中的一大挑战。书中介绍了一些先进的多目标优化算法和技术，这为我提供了非常有价值的参考。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种能力的培养，让我能够更自信地去应对推荐系统领域中层出不穷的挑战。
评分这本书的出版，无疑为我这样渴望深入理解推荐系统核心原理的读者打开了一扇新的大门。我一直对推荐系统如何在海量数据中挖掘用户兴趣、进行个性化推送的机制感到好奇，而这本书则像一本详尽的“武功秘籍”，一步步揭示了其中的奥秘。从基础的协同过滤，到如今风头正劲的深度学习模型，作者都进行了非常系统和深入的讲解。我尤其欣赏书中对于不同深度学习模型在推荐系统中的应用场景和优劣势的细致对比。例如，在讲解矩阵分解模型时，作者不仅给出了数学推导，还结合实际案例说明了如何利用这些模型来解决冷启动问题。而在深度神经网络部分，书中对CNN、RNN、Attention机制等在推荐场景下的创新性应用进行了详尽的介绍，这对于我理解如何构建更强大、更精准的推荐算法提供了宝贵的思路。书中不仅有理论，更有大量的代码示例，这些代码不仅有助于理解算法的实现细节，更可以直接应用于实际项目中，极大地节省了我的学习和开发时间。我尝试着按照书中的讲解，复现了一些经典的深度学习推荐模型，效果显著，这让我对这本书的价值有了更直观的认识。总而言之，这是一本理论与实践兼备的优秀著作，对于任何想要在推荐系统领域有所建树的开发者、研究者而言，都是不可多得的参考资料。它让我不再满足于“黑箱”式的调用现有推荐接口，而是能够深入到模型内部，理解其工作机制，并根据实际需求进行优化和创新。
评分《深度学习推荐系统》这本书，如同一本详尽的“算法地图”，为我揭示了推荐系统背后隐藏的复杂逻辑。作为一名在媒体内容推荐领域工作的技术人员，我一直致力于提升内容的发现效率和用户满意度。这本书对自然语言处理（NLP）技术在推荐系统中的应用进行了深入的阐述，这对我而言是极具价值的。我了解到如何利用词向量、句子向量等技术来理解内容本身的语义信息，以及如何将这些信息与用户的兴趣进行匹配。书中对基于内容的推荐、混合推荐等多种推荐策略的分析，都让我对如何更有效地利用内容优势有了更深的理解。特别是我对书中关于知识图谱在推荐系统中的应用的讲解非常着迷。知识图谱能够有效地组织和表示领域内的知识，并将用户与知识进行关联，从而实现更具深度的个性化推荐。书中详细介绍了如何构建知识图谱，以及如何利用图嵌入、图神经网络等技术将知识图谱融入到推荐模型中。这些内容不仅拓展了我的技术视野，更让我看到了如何通过更丰富的上下文信息来提升推荐的“智能化”程度。这本书让我不再局限于传统的协同过滤模式，而是能够更全面地思考如何利用各种数据源和算法来构建一个更智能、更人性化的推荐系统。
评分这本书的出版，对于我这样长期在电商平台从事用户行为分析和推荐算法研究的开发者来说，是一场及时的“技术甘露”。我长期以来都在思考如何将最新的深度学习技术应用于提升用户购物体验和转化率，而这本书提供的正是我迫切需要的知识和方法。书中对用户画像的构建以及如何利用深度学习模型来生成更精细、更具动态性的用户画像，给予了我很多启发。我了解到如何通过深度学习模型来捕捉用户的多维度兴趣，例如兴趣的强度、兴趣的领域、兴趣的变化趋势等等，并将其有效地融入到推荐算法中。我还对书中关于序列感知推荐的讲解印象深刻，用户在不同时间点产生的行为是相互关联的，理解这种关联性对于做出更精准的推荐至关重要。书中介绍的Transformer等模型在处理长序列用户行为数据时表现出了强大的能力，这为我提供了全新的思路来优化我们的推荐引擎。此外，书中还讨论了如何利用对抗性学习来增强推荐模型的鲁棒性和泛化能力，以及如何进行A/B测试和离线评估来衡量模型的实际效果。这些实践性的指导对于我将理论知识转化为实际生产力至关重要。这本书不仅提供了丰富的理论知识，更重要的是它教会了我如何将这些知识应用于解决实际业务问题，从而真正驱动业务增长。
评分《深度学习推荐系统》这本书，可以说是为我打开了理解现代推荐系统“黑箱”内部运作机制的一扇窗。我一直对推荐系统中“多样性”和“新颖性”的权衡感到困惑，传统的推荐算法往往容易陷入“过滤气泡”，导致用户只能看到自己熟悉的内容。书中对如何提升推荐的多样性和新颖性进行了深入的探讨，介绍了一些前沿的算法和策略，例如利用强化学习来平衡探索与利用，或者通过引入惩罚项来鼓励推荐新颖的物品。这为我提供了很多解决实际问题的灵感。我还对书中关于可解释性推荐的讨论特别感兴趣。在很多场景下，我们不仅需要推荐精准，还需要理解推荐的原因，这样才能赢得用户的信任。书中介绍了一些可解释性模型，例如LIME、SHAP等，以及如何将它们应用于推荐系统，来解释推荐结果的生成过程。这对于我构建更负责任、更透明的推荐系统非常有帮助。此外，书中还涉及了用户行为日志的收集、预处理，以及推荐系统的架构设计和部署等一系列实际操作环节，这为我提供了一个从理论到实践的完整指南。这本书的深度和广度都令人称赞，它让我能够更全面、更深入地理解推荐系统的方方面面。
评分这本书的价值，在于它提供了一个从浅入深、循序渐进的学习路径，让我这样一个在机器学习领域有一定基础但对推荐系统了解有限的读者，能够快速掌握核心技术。我一直对推荐系统中“冷启动”问题感到头疼，无论是新用户还是新物品，都难以获得有效的推荐。这本书对此提供了非常有价值的解决方案，例如如何利用用户的注册信息、社交网络信息、物品的元数据信息等，通过深度学习模型来学习初始的Embedding，从而解决冷启动难题。书中对各种解决冷启动问题的技术，如基于内容推荐、基于知识图谱推荐、以及利用迁移学习等，都进行了详细的介绍和对比分析，并给出了具体的实现思路。我还对书中关于用户反馈的处理和利用的章节印象深刻。用户的每一个点击、每一次购买，都是宝贵的反馈信号，如何有效地捕捉和利用这些反馈信息来迭代和优化推荐模型，是提升推荐效果的关键。书中介绍了一些先进的在线学习和实时更新模型的方法，这对我来说是非常实用的。总而言之，这本书是一本非常优秀的学习资料，它不仅教会了我如何构建和优化推荐系统，更重要的是它培养了我解决实际问题、持续学习和创新的能力。
评分大赞！帮我梳理了深度学习的发现，模型之间千丝万缕的联系，了解了工业界如何实践，内容非常新
评分大赞！帮我梳理了深度学习的发现，模型之间千丝万缕的联系，了解了工业界如何实践，内容非常新
评分作者在该领域有大量的思考和总结，深入浅出，自成体系。
评分大赞！帮我梳理了深度学习的发现，模型之间千丝万缕的联系，了解了工业界如何实践，内容非常新
评分看完这本书，脑子里有了推荐深度学习算法框架，对算法工程师的理解又加深了一层，运用算法是为了更好解决业务问题，加强自身工程能力也是不可或缺的一部分。
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