深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域掀起了一場技術(shù)革命，本書從深度學(xué)習(xí)推薦模型、Embedding技術(shù)、推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)、模型評估體系、業(yè)界前沿實踐等幾個方面介紹了這場技術(shù)革命中的主流技術(shù)要點。

《深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)》既適合推薦系統(tǒng)、計算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本 科生、研究生、博士生閱讀，幫助他們建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的技術(shù)框架，通過學(xué)習(xí)前沿案例 加強深度學(xué)習(xí)理論與推薦系統(tǒng)工程實踐的融合能力。

王喆，畢業(yè)于清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系，美國流媒體公司Roku資深機器學(xué)習(xí)工程師，推薦系統(tǒng)架構(gòu)負責(zé)人。曾任Hulu高級研究工程師，品友互動廣告效果算法組負責(zé)人。清華大學(xué)KEG實驗室學(xué)術(shù)搜索引擎AMiner早期發(fā)起人之一。主要研究方向為推薦系統(tǒng)、計算廣告、個性化搜索，發(fā)表相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文7篇，擁有專利3項，是《百面機器學(xué)習(xí)：算法工程師帶你去面試》等技術(shù)書的聯(lián)合作者。曾擔(dān)任KDD、CIKM等國際會議審稿人。