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【简介】推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景,已广泛应用于各行业的互联网应用,从衣食住行到娱乐消费,以及无处不在的广告,背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统,以推荐系统的整体技术框架为切入点,深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块,介绍每个模块的核心技术和业界应用,并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏置与消偏等常见问题和解决方案。此外,还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍,包括强化学习、因果推断、端上智能等。
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