这是一本指导中高级从业者高质量落地现代推荐系统，围绕现代推荐系统核心技术展开深度解读的专业工具书，又是一套完整的推荐系统高质量落地解决方案。本书基于推荐算法工程师实际工作场景规划内容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大厂做推荐系统设计和优化的经验，是一本方法和实践兼具的好书。
本书不针对零基础从业者，而是以帮助初级算法工程师向中高级进阶为目标。书中从底层剖析推荐系统在实际业务场景中可能出现的各种问题，直指问题的本质，并按照推荐系统工作流程逐一破解。
本书共包括11章：
第1章 主要介绍推荐系统在各个互联网业务场景中的落地情况，包括构建推荐系统可能面临的问题，以及电商、视频、电子书、广告系统、信息流、拉活促销等相关推荐系统落地指导。
第2章 介绍现代推荐系统的整体架构，以帮助读者从宏观层面整体了解推荐系统。
第3章 对推荐系统所需要的数据和特征处理进行深度剖析，包括数据的收集、非结构化数据的结构化清洗、连续特征处理和离散特征处理等重点内容。
第4章 对推荐系统的在线指标和离线指标，以及AB实验的设计进行深度讲解。
第5章和第6章，主要对机器学习和神经网络的设计和调参进行详细解读。这是本书的重点，也是很多推荐算法工程师的痛点。这部分包括XGBoost的重要参数调优、集成学习最DA化推荐效果利用、DNN网络深度和宽度的影响、激活函数的选择、优化器选择、损失函数、过/欠拟合等内容。
第7~9章 分别对召回层、精排层、粗排层进行详细解读，包括5种召回方案、4种精排建模方式、2种粗排设计方案，以及模型可解释性、近离线计算等重点内容。
第10章 主要介绍精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和强化学习在混排的应用）的原理。
第11章 主要介绍冷启动链路的设计，主要包括新用户如何冷启动、新物料如何冷启动和冷启动涉及的流量分配算法。这是本书的特色内容。

一套基于业务场景的个性化精准推荐系统解决方案
推荐系统、NLP技术专家撰写，深度解读多层推荐系统构建和优化的原理和核心技术

计算机\人工智能

随着互联网的快速发展，推荐系统也在不断演进与创新。

场景
推荐系统的应用场景变得越来越广泛。无论是电商、音乐、视频、社交媒体还是新闻资讯都需要推荐系统的参与，针对不同的业务场景设计推荐系统变得非常重要。不同业务场景下的用户需求也不同，因此需要有针对性地进行推荐系统的设计和优化，以提升用户的满意度和体验。
框架
推荐系统已经进化到了多层推荐的程度，现代推荐系统最常用的框架是召回—粗排—精排—重排。这一多层次的推荐流程能够更加细致地把握用户的偏好和需求，为用户提供更加个性化和准确的推荐结果。
技术
以往专注于算法模型或特征工程等某一细分领域的推荐系统已经无法满足用户不断变化的需求。推荐系统涉及的技术越来越多。除了算法模型和特征工程，现在的推荐系统的核心还涉及计算平台的优化、用户画像的构建与更新、产品策略的制定等。这些因素相互关联、相互影响，共同构成了一个完整的推荐系统生态。

本书聚焦于业务场景、多层推荐框架、特征处理、测评指标定义、冷启动系统等关键问题，通过深入剖析核心痛点，帮读者更好地理解和应用新时代推荐系统的核心技术。掌握了这些技术，读者就可以轻松提升推荐系统的效果和性能，满足用户日益增长的个性化需求。