深度学习推荐系统pdf

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游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复 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。 Table of contents : 目录 1 互联网的增长引擎-推荐系统 1.2 推荐系统的架构 1.3 本书的整体结构 2 前深度学习时代 2.1 传统推荐模型的演化关系图 2.2 协同过滤 2.3 矩阵分解 2.4 逻辑回归 2.5 FM到FFM 2.6 GBDT+LR 2.7 LS-PLM 2.8 总结 3 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 3.3 Deep Crossing 3.4 NeuralCf 3.5 PNN 3.6 Wide&Deep 3.7 FM与深度学习模型的结合 4 Embeding在推荐系统中的应用 4.1 什么是Embeding 4.2 Word2Vec 4.3 Item2Vec 4.4 Graph Embedding 4.5 Embedding与深度学习推荐系统的结合 4.6 局部敏感哈希 4.7 总结 5 多角度审视推荐系统 5.1 推荐系统的特征工程 5.2 召回层的主要策略 5.3 实时性 5.5 推荐系统中比模型结构更重要的是什么 5.6 冷启动 9 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 9.3 如何成为一名优秀的推荐工程师