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内容简介
前言
第一部分 业务驱动下的推荐系统总览
第1章 从业务视角看推荐系统
1.1 推荐系统的定义与商业价值
1.2 从运营、算法与工程视角看推荐系统
第2章 从业务视角看推荐系统的顶层设计
2.1 业务驱动下的推荐系统设计思想
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2.2 从系统框架透视业务生态循环
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2.3 迭代效率最大化：图化服务和配置化迭代
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第3章 评估推荐系统的方式与维度
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3.1 业务驱动型推荐系统的评估要点
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3.2 B端业务：B端用户体验的评估维度
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3.3 C端业务：C端用户体验的评估维度
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3.4 平台成长：平台价值评估维度
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3.5 评估方法概览
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3.6 AB实验
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第二部分 推荐系统的数据工程
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第4章 业务标签体系
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4.1 业务标签体系概述
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4.2 业务标签体系的设计思路
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4.3 业务标签的挖掘方法
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4.4 业务标签体系的评估方法
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第5章 用户画像：业务层面的人格抽象
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5.1 用户画像概述
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5.2 用户画像设计
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5.3 用户画像的构建与迭代
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5.4 用户画像的评估方法
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第6章 生态循环的血液：数据获取与处理
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6.1 埋点日志服务与埋点体系的设计思想
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6.2 可扩展的业务埋点体系
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6.3 基于埋点数据的处理和分析
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第7章 业务定制化特征和样本工程设计
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7.1 推荐特征体系概览
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7.2 推荐系统特征设计及案例
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7.3 特征应用常见问题
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7.4 特征去噪
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7.5 特征样本构造和模型训练
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7.6 时间穿越及处理
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7.7 特征与样本消偏
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7.8 特征评估方法
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第三部分 推荐系统的算法原理与实践
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第8章 业务驱动视角下的召回技术
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8.1 推荐系统召回技术概览
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8.2 召回中的策略框架
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8.3 U2I召回算法
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8.4 I2I召回算法
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8.5 基于图结构的召回算法
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8.6 向量召回的另一面：近似检索算法
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8.7 召回中的采样技术
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第9章 业务驱动视角下的排序技术
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9.1 排序模块概览
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9.2 粗排模块
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9.3 精排模型
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9.4 多准则排序
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第10章 算法辅助人工：决策智能
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10.1 决策智能概述
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10.2 决策智能与推荐探索利用机制
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10.3 因果推断技术
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10.4 流量调控
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第四部分 推荐算法工程师的自我成长
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第11章 推荐算法工程师的成长路径
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11.1 技术：推荐算法工程师的立身之本
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11.2 业务：推荐算法工程师的立业之道
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11.3 推荐算法工程师的自我修养
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作者简介
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封底
更新时间：2023-05-06 18:32:27
完结共69章
倒序