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96SEO 2026-02-20 00:21 0
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CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。
公粽号#xff1a;程序员洲洲。
作者介绍我是程序员洲洲一个热爱写作的非著名程序员。
CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。
公粽号程序员洲洲。
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最近听说一位做推荐算法的同学通过面试顺利入职某大厂核心盈利部门真是太羡慕他了。
为什么会推荐算法就能在大厂这么吃香
因为大厂要依靠推荐系统来变现。
例如电商企业要向用户推荐最需要的商品视频流媒体平台要向用户推送最喜欢的内容社交新闻媒体平台要让用户看到最感兴趣的信息……
因此推荐系统和企业的收入直接相关推荐算法做得好企业就可以更好地理解用户需求从而精准地推荐商品增加销售额提高用户忠诚度。
推荐算法是一项综合性很强的技术它需要运用多种技术手段去解决实际问题包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。
技术人可能会困惑这么多知识要学习要学到什么程度怎样才能学好推荐算法
有一位在大厂做推荐算法的资深技术人专门写了一本书来解答上面的疑问这本书就是《互联网大厂推荐算法实战》。
从书名就可以看出来这本书讲的都是大厂的实战经验想学推荐算法看这本书就对了。
推荐系统的主要原理是通过对用户的历史行为数据如点击、购买、评分、评论等进行分析和挖掘提取用户的兴趣和喜好并将其映射到物品空间中从而预测用户对未来物品的偏好程度最终生成个性化推荐结果。
在推荐系统中有两个最基本的角色一个是用户User推荐系统要服务的对象同时也是推荐系统的重要贡献者另一个是物料Item统称为被推荐的信息和内容例如具体商品、视频、音乐、新闻等。
推荐系统会执行四个步骤从数百万量级的物料中挑选出最优的几十个物料最终呈现在用户面前。
下面按顺序介绍这四个步骤。
召回主要依赖“离线计算在线缓存”模式从百万规模候选集中快速筛选。
这一步可以牺牲一部分精度换取时间。
粗排召回会以数量来弥补质量的不足在送往下一步之前粗排要进行一次筛选保留最具潜力的
精排精排模型会让用户信息与物料信息充分交叉从而精选出最符合用户品味的几十个物料。
重排调整精排结果的顺序将相似内容打散使得用户可以看到丰富多样的推荐结果。
为我们揭秘大厂推荐算法的那位资深技术人是毕业于清华大学电气工程专业的赵传霖博士他目前在快手担任算法专家拥有
多年互联网算法从业经验主要研究方向为推荐系统、计算广告、个性化搜索。
次获得知乎创作排行榜“知势榜·影响力榜”科技互联网领域第一名。
有感于市面上讲推荐算法的图书要么内容老旧要么只讲算法理论脱离实际太远于是赵博士决定创作《互联网大厂推荐算法实战》分享一线实战经验帮助大家理解推荐算法并灵活组合应用从“术”上升到“道”的层面。
赵博士的理念是“授人以鱼不如授人以渔”他希望通过自己的分享能让读者透彻理解推荐算法并且在工作中灵活运用解决实际问题少走弯路。
本书最大的特点是“实战”书中讲述的都是互联网大厂主流的推荐算法。
对于“经典但过时”的协调过滤、矩阵分解算法则干脆不讲因为大厂都不玩这些了而且也不是面试时考察的重点所以没有去浪费笔墨。
本书兼顾理论与实践除了讲解最基本的算法原理还聚集于算法工程师的工作实际关注他们日常遇到的实际难题。
例如下面所列问题。
学习技术不仅要“talk”也要有“code”。
赵博士认为算法工程师也属于广义上的程序员源代码是最清晰直接的说明文档。
所以书中针对核心算法都给出了相应的源码。
书中对于核心代码还给出了说明注释帮助读者彻底理解算法的重要细节。
至此大厂是怎么玩推荐系统的可说是一目了然读者诸君切莫辜负了赵博士定要多加学习思考勤于练习。
吗与其临渊羡鱼不如退而结网有《互联网大厂推荐算法实战》的加持也许你很快也能进大厂和同学做同事。
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