構建企業(yè)級推薦系統(tǒng)：算法、工程實現(xiàn)與案例分析
適讀人群：
本書主要講解與企業(yè)級推薦系統(tǒng)相關的理論與知識，聚焦于企業(yè)如何搭建、運營、優(yōu)化推薦系統(tǒng)。本書的適用人群很廣，具體來說，適合如下人員閱讀：
推薦系統(tǒng)開發(fā)及推薦算法研究的相關從業(yè)者。
未來期望從事推薦系統(tǒng)相關工作的學生。
已經(jīng)工作但是想轉行做推薦系統(tǒng)相關工作的在職人員。
從事推薦算法研究，希望對推薦系統(tǒng)在工業(yè)界應用有所了解的高?？蒲腥藛T。
對推薦系統(tǒng)感興趣的產(chǎn)品、運營人員。
期望將推薦系統(tǒng)引入產(chǎn)品體系的公司管理層。
1、本書作者擁有12年推薦系統(tǒng)開發(fā)實踐經(jīng)驗，從零到一構建過千萬級DAU視頻APP的推薦系統(tǒng)。
2、本書聚焦在企業(yè)級推薦系統(tǒng)，所有算法都有詳細實現(xiàn)思路分析，可直接用于企業(yè)實戰(zhàn)。
3、本書內容全面，涵蓋場景、算法、工程、產(chǎn)品、運營、案例等，是企業(yè)級推薦系統(tǒng)領域集大成之作。
本書從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構建的理論、方法、策略。首先讓...
適讀人群：
本書主要講解與企業(yè)級推薦系統(tǒng)相關的理論與知識，聚焦于企業(yè)如何搭建、運營、優(yōu)化推薦系統(tǒng)。本書的適用人群很廣，具體來說，適合如下人員閱讀：
推薦系統(tǒng)開發(fā)及推薦算法研究的相關從業(yè)者。
未來期望從事推薦系統(tǒng)相關工作的學生。
已經(jīng)工作但是想轉行做推薦系統(tǒng)相關工作的在職人員。
從事推薦算法研究，希望對推薦系統(tǒng)在工業(yè)界應用有所了解的高校科研人員。
對推薦系統(tǒng)感興趣的產(chǎn)品、運營人員。
期望將推薦系統(tǒng)引入產(chǎn)品體系的公司管理層。
1、本書作者擁有12年推薦系統(tǒng)開發(fā)實踐經(jīng)驗，從零到一構建過千萬級DAU視頻APP的推薦系統(tǒng)。
2、本書聚焦在企業(yè)級推薦系統(tǒng)，所有算法都有詳細實現(xiàn)思路分析，可直接用于企業(yè)實戰(zhàn)。
3、本書內容全面，涵蓋場景、算法、工程、產(chǎn)品、運營、案例等，是企業(yè)級推薦系統(tǒng)領域集大成之作。
本書從不同角度來介紹企業(yè)級推薦系統(tǒng)構建的理論、方法、策略。首先讓讀者對推薦系統(tǒng)有一個基礎的認知，然后針對將要用到的算法知識進行了詳細講解，接著從用戶維度、標的物維度、算法維度、平臺方維度等角度介紹了評估方法，再進行了工程實現(xiàn)，通過案例對工程實現(xiàn)的核心模塊、架構設計、技術選型進行分解。緊接其后從運營角度講解了推薦產(chǎn)品的應用場景及設計推薦產(chǎn)品的基本原則，并進行了實踐，通過實踐案例分析，進一步強化前面介紹的各個知識點，讓讀者有一個系統(tǒng)認識。
劉強
碩士學歷，09年畢業(yè)于中國科學技術大學數(shù)學系。有12年大數(shù)據(jù)與推薦系統(tǒng)實踐經(jīng)驗，精通企業(yè)級推薦系統(tǒng)的構建。從零到一打造過千萬級DAU視頻APP的推薦系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的流量占全APP流量的30%。
創(chuàng)建了“數(shù)據(jù)與智能”社區(qū)（包括同名的微信公眾號、視頻號、知乎、B站等自媒體平臺號），聚焦于數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、推薦系統(tǒng)、機器學習、人工智能等領域的知識分享與傳播。
在過去的3年內為多家中小型互聯(lián)網(wǎng)公司(流媒體、在線教育、跨境電商等)提供技術咨詢，幫助他們從零到一構建推薦系統(tǒng)。