领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (108章)
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，给出解决方案；*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。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理，对已经有一定机器学习概念和数学基础的学生和相关领域的从业者非常友好，特别适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者及学生拓展新知和项目实战
第1章推荐系统概述
正文
第1章推荐系统概述1.1推荐系统是什么1.2推荐系统发展的天时、地利、人和1.2.1天时1.2.2地利1.2.3人和第2章现代推荐链路2.1召回、粗排、精排——各有所长2.2召回、粗排、精排——级联漏斗(1)2.2召回、粗排、精排——级联漏斗(2)2.3打压、保送、重排——拍不完的脑袋模型篇第3章精排之锋3.1简单“复读机”——逻辑回归模型3.2工业逻辑回归模型的稀疏性要求3.3FM的一小步，泛化的一大步3.4多彩的FNN/PNN/ONN/NFM世界3.5高阶交叉3.6工具人GBDT3.7嵌入表示亦福亦祸，树模型的新机遇3.8DNN与两大门派，“一念神魔”与功不唐捐3.9再论特征与嵌入生成3.10机器学习唯一指定王牌技术——注意力机制3.11注意力机制的几种写法3.12Transformer的升维打击第4章粗排之柔4.1粗排存在与否的必要性4.2粗排复杂化的方法4.3Pair-wise与List-wise第5章召回之厚5.1u2i之双塔进击史5.2i2i及u2u2i方案5.3近似搜索概览5.3.1向量量化类方法5.3.2基于图的搜索5.4树模型与类树模型的冲击第6章模型迭代的术与道6.1什么是“老汤模型”6.2模型迭代的“术”6.3模型迭代的“道”前沿篇第7章用户兴趣建模7.1从百到万的用户长期兴趣建模7.1.1从百到千7.1.2从千到万7.2用户多峰兴趣建模第8章多任务学习8.1多任务学习的实践意义8.2多任务学习的基本框架8.3平行关系建模——MMoE类方法8.4非平行关系建模，任务间的因果第9章非梯度场景9.1线上与线下的鸿沟9.2弱个性化CEM，强个性化强化学习9.3探微参数与性能的关系，把点连成面第10章探索与利用10.1为什么要探索与利用10.2探索的本质是巧妙“贪心”第11章后精排环节11.1定义多样性问题，简单的形式与复杂的标准11.2DPP算法与多样性第12章推荐中的偏差与消除12.1各种各样的偏差12.2流行度偏差的消除12.3位置偏差的消除第13章自动机器学习技术13.1网络结构搜索与网络微操的探索13.2特征的搜索13.3模型压缩第14章图计算14.1数据结构的终极14.2GNN的极简发展史14.3物料非原子化，建模转向图难点篇第15章延迟转化15.1转化与广告机制15.2转化的分解15.3其他角度第16章物料冷启动16.1“多模态之石，可以攻玉”16.3流量分配，“普度众生”还是“造神”第17章用户冷启动17.1元学习，对模型拔高的要求17.2初始化的基底分解与生成17.3POSO，首个从结构角度改善用户冷启动的模型17.4精品池：抓住人性需求第18章因果推断18.1当分布不够用时18.2寻找“工具人”，将因果推断直接应用于推荐第19章长尾优化决策篇第20章流量20.1重新认识流量20.1.1流量区分快慢20.1.2流量区分成本高低20.1.3流量是盲目的20.1.4流量是有“圈子”的20.2时间的研究第21章分层21.1你必须理解的物料生命周期21.2你必须理解的用户分层21.3三阶段让用户为我“死心塌地”第22章实验现象与回收22.1决策上线的黄金法则22.2“临门一脚”，结果真的置信了吗22.3不万能的A/B实验和难以归因的反转22.4线上和线下的对齐——无穷逼近反侵权盗版声明
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