现代推荐算法

赵致辰
本书深入全面地讲解了现代推荐算法,同时兼顾深度和广度,介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。 本书从总览篇开始,介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中,除了梳理推荐系统的发展史,本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进,为读者打下推荐系统的算法基础;进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇,面对推荐系统中的各式问题,并给出解决方案;最后在决策篇中,从技术原理和用户心理出发,解释一些常见决策背后的依据,从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面,建立大局观。
无用的老鲁

之前一直看作者的知乎专栏文章,感谢作者无私的分享。符合现代推荐系统架构,各个阶段都进行了完整的分析。期待作者有新的作品。转战王超老师的《推荐系统-产品与算法解析》那本书了,大家一起接着卷

杨智

挺不错一本书,机制和策略的讨论,试验结果线上和线下的不一致可能说明,都非常好,对推荐感兴趣的推荐一看[强]

圆圆

非常好的一本推荐算法书籍,收获满满

壮二💪🏻

非常详细的介绍了推荐系统的方方面面,作为一个不是做推荐系统方向的程序员,个人觉得读完前两章已经收获颇多了。后续章节主要是在深入讨论各种算法,暂时不准备花太多时间在上面深入了解。

Cai Bin

有深度也有广度

齐智

一部有广度的推荐系统书籍

vcjmhg

受益匪浅 从推荐系统工业落地提供很多建议

AndrewYq

作者写的东西确实是有工业界经验的,不是胡乱堆砌的,学到了。

Rommer

深入浅出,面面俱到

云猫

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