具体描述
《推荐系统》是一本关于推荐系统产品如何落地的综合图书，内容覆盖产品、算法、工程、团队和个人成长。
《推荐系统》中不仅梳理了从事推荐系统工作需要具备的思维模式和需要了解的问题类型，还从产品和商业角度分析了当前最火爆的信息流内在逻辑。本书用非常通俗易懂的方式介绍了推荐系统的经典算法原理，并有相应的配套实践代码，以帮助初入门的算法工程师快速上手。除了推荐算法，书中还包含一些不属于推荐算法但是很常见的实用算法。除算法原理之外，还有典型的工程架构描述，以及架构内部的具体模块细节描述。这些都是在设计推荐系统的过程中不可或缺而又不容易在公开场合获得的内容。此外，本书还涉及一部分推荐系统安全相关的知识，以及团队搭建经验和个人成长心得。
《推荐系统》适合以推荐系统为代表的效果类产品从业者阅读，包括决策者，以及产品、算法、架构、安全、运营人员。这是一本可以架起不同工种之间友好沟通桥梁的书。
作者简介
陈开江，偶以“刑无刀”的名义“出没江湖”，初于北京理工大学学习自然语言处理，先后任职于新浪微博、车语传媒、贝壳找房等公司，做自然语言处理及推荐系统开发等工作，也曾有两三年与推荐系统有关的创业经验。有译著《机器学习：实用案例解析》，在公众号ResysChina上发表过推荐系统系列文章，在极客时间开设有《推荐系统36式》付费专栏。
目录信息
1.1 该要推荐系统吗 2
1.1.1 什么是推荐系统 2
1.1.2 是否需要推荐系统 4
1.1.3 小结 5
1.2 问题模式有哪些 7
1.2.1 预测问题模式 7
1.2.2 几个常见顽疾 10
1.2.3 小结 12
1.3 要具有什么样的思维模式 13
1.3.1 关键元素 13
1.3.2 思维模式 15
1.3.3 小结 19
2 产品漫谈 21
2.1 推荐系统的价值和成本 22
2.1.1 价值 22
2.1.2 成本 25
2.1.3 小结 27
2.2 信息流简史 28
2.2.1 前世今生 28
2.2.2 配套设施 29
2.2.3 小结 33
3 内容推荐 35
3.1 用户画像简介 36
3.1.1 什么是用户画像 36
3.1.2 关键因素 38
3.1.3 构建方法 40
3.1.4 小结 41
3.2 标签挖掘技术 42
3.2.1 挖掘标签的物料 42
3.2.2 标签库该有的样子 43
3.2.3 标签挖掘方法 45
3.2.4 小结 76
3.3 基于内容的推荐 78
3.3.1 为什么要做好内容推荐 78
3.3.2 基于内容的推荐系统 79
3.3.3 小结 83
4 近邻推荐 85
4.1 基于用户的协同过滤算法 86
4.1.1 协同过滤算法 86
4.1.2 基于用户的协同过滤算法原理 87
4.1.3 应用场景 98
4.1.4 小结 99
4.2 基于物品的协同过滤算法 100
4.2.1 常见的应用场景 100
4.2.2 算法原理 101
4.2.3 小结 110
4.3 相似度算法一览 111
4.3.1 相似度的本质 111
4.3.2 相似度计算方法 112
4.3.3 向量化计算 115
4.3.4 小结 117
5 矩阵分解 119
5.1 SVD算法 120
5.1.1 历史背景 120
5.1.2 首谈矩阵分解 121
5.1.3 小结 129
5.2 ALS算法 130
5.2.1 再谈矩阵分解 130
5.2.2 ALS算法原理 131
5.2.3 隐式反馈 132
5.2.4 推荐计算 136
5.2.5 小结 137
5.3 BPR算法 138
5.3.1 三谈矩阵分解 138
5.3.2 贝叶斯个性化排序 139
5.3.3 小结 146
6 模型融合 147
6.1 线性模型和树模型 148
6.1.1 为什么要融合 148
6.1.2 “辑度组合”原理 150
6.1.3 小结 163
6.2 因子分解机 164
6.2.1 从特征组合说起 164
6.2.2 因子分解机详解 165
6.2.3 小结 173
6.3 Wide&Deep模型 174
6.3.1 要“深”还是要“宽” 174
6.3.2 Wide & Deep模型详解 175
6.3.3 几点技巧 180
6.3.4 模型实例 182
6.3.5 小结 186
7 探索和利用 189
7.1 MAB问题与Bandit算法 190
7.1.1 推荐即选择 190
7.1.2 MAB问题 191
7.1.3 Bandit算法 192
7.1.4 冷启动 201
7.1.5 小结 201
7.2 加入特征的UCB算法 202
7.2.1 UCB算法回顾 202
7.2.2 LinUCB算法 203
7.2.3 构建特征 209
7.2.4 小结 211
7.3 Bandit算法与协同过滤算法 212
7.3.1 信息茧房 212
7.3.2 COFIBA算法 213
7.3.3 再谈EE问题 222
7.3.4 小结 223
8 深度学习 225
8.1 深度隐因子 226
8.1.1 深度学习与推荐系统 226
8.1.2 各种“2Vec” 229
8.1.3 深度Embedding 232
8.1.4 深度学习与视频推荐 236
8.1.5 小结 238
8.2 深度CTR预估 239
8.2.1 深度学习与CTR预估 239
8.2.2 CTR预估 240
8.2.3 小结 248
9 其他算法 249
9.1 排行榜 250
9.1.1 为什么要有排行榜 250
9.1.2 排行榜算法 251
9.1.3 小结 257
9.2 采样算法 259
9.2.1 有限数据集 260
9.2.2 无限数据集 262
9.2.3 小结 263
9.3 重复检测 264
9.3.1 生产端的重复检测 264
9.3.2 消费端的重复检测 266
9.3.3 小结 268
10 架构总览 269
10.1 信息流推荐架构 270
10.1.1 信息流的种类 270
10.1.2 抓取聚合信息流 271
10.1.3 社交动态信息流 274
10.1.4 小结 281
10.2 个性化首页架构 282
10.2.1 架构的特质 282
10.2.2 Netflix的个性化首页架构 282
10.2.3 简化推荐系统架构 287
10.2.4 小结 289
10.3 搜索引擎、推荐系统及广告系统 290
10.3.1 异同对比 290
10.3.2 三者的架构 292
10.3.3 三者的协同 294
10.3.4 小结 294
11 关键模块 297
11.1 日志收集 298
11.1.1 日志的用途 298
11.1.2 详细方案 299
11.1.3 小结 305
11.2 实时推荐 306
11.2.1 实时的层次 306
11.2.2 实时推荐要点 307
11.2.3 小结 318
11.3 AB实验 319
11.3.1 AB实验是什么 319
11.3.2 AB实验框架 321
11.3.3 实验数据分析 327
11.3.4 小结 331
11.4 推荐服务 332
11.4.1 服务 332
11.4.2 存储 332
11.4.3 API 336
11.4.4 小结 340
11.5 开源工具 341
11.5.1 不重复造轮子 341
11.5.2 内容分析 342
11.5.3 协同过滤和矩阵分解 342
11.5.4 模型融合 344
11.5.5 Web服务框架 344
11.5.6 其他算法 345
11.5.7 完整推荐系统 345
11.5.8 小结 345
12 效果保证 347
12.1 测试及常用指标 348
12.1.1 测试方法 348
12.1.2 检测指标 351
12.1.3 小结 356
12.2 推荐系统的安全 357
12.2.1 攻击手段 357
12.2.2 防护方式 360
12.2.3 小结 362
13 团队与个人 363
13.1 团队组建 364
13.2 个人成长 367
13.3 小结 370
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
随着互联网技术的日新月异，信息的获取方式正在发生着颠覆性的变革。过去，我们是主动去搜索引擎里“搜寻”，而如今，各种“推荐”系统似乎更像是主动“推送”到我们眼前。我一直对这种“被动”接受信息的模式感到好奇，也带着一丝审慎。究竟是什么样的机制，能够让机器如此精准地理解我们的潜在需求？它又是如何做到在海量的信息中，将那几件“恰好”是我所需要或感兴趣的物品，呈现在我面前的？这本书，以它直观的名称《推荐系统》，让我看到了一个深入了解这一切的绝佳机会。我并非算法专家，但对技术的进步总是充满好奇。我希望这本书能够用一种更加通俗易懂的语言，阐释那些复杂的算法原理。它是否会像一本侦探小说，层层剥开谜团，揭示推荐系统如何通过分析用户的行为轨迹、购买历史、浏览记录，甚至社交网络上的互动，来构建一个关于用户的“画像”？我尤其关心的是，推荐系统在处理“冷启动”问题时所面临的挑战，以及它又是如何应对的。新用户、新物品，在数据极为有限的情况下，如何才能做出有效的推荐？这其中的智慧，对我来说，是极具吸引力的。此外，我也期待这本书能够探讨推荐系统在实际应用中可能遇到的伦理困境，比如信息茧房的形成，以及如何通过技术手段来缓解这些问题。我希望这本书能够让我对“为你推荐”这三个字有更深刻的认识，不再仅仅是接受，而是能够理解背后的逻辑，甚至能够运用这些知识，去优化自己的信息获取体验。
评分在这个信息唾手可得的时代，我们常常面临着“信息过载”的困扰。如何从海量的信息中，高效地筛选出真正有价值的内容，成为了一个亟待解决的问题。 《推荐系统》这本书，正是我寻找答案的希望所在。它以一个极具吸引力的主题，承诺为我揭示那些“为你推荐”背后的奥秘。我一直对那些能够“读懂”我的心意的系统感到惊叹，它们究竟是如何在不直接与我对话的情况下，就能够如此精准地捕捉到我的喜好？我希望这本书能够以一种详实且易懂的方式，带领我走进推荐系统的世界。它是否会深入讲解那些支撑起推荐系统的核心算法，例如协同过滤、基于内容的过滤，以及更先进的深度学习模型？我尤其关注书中关于“用户画像”的构建，以及如何利用这些画像来为用户提供个性化的服务。此外，我也希望这本书能够探讨推荐系统在“冷启动”问题上的应对策略，以及如何平衡新内容和流行内容的推荐，从而避免用户陷入“信息茧房”的困境。我期待这本书能够为我提供一个全面的视角，让我不仅能够理解推荐系统的技术原理，更能洞察其在不同应用场景下的实际价值，并对未来的发展趋势有所展望。
评分作为一个信息时代的“数字原住民”，我早已习惯了被各种“为你推荐”的内容所包围。然而，我一直对这背后的“魔法”充满好奇，究竟是什么样的技术，能够让电脑像一个善解人意的朋友，总是能在我最需要的时候，将最合适的内容送到我眼前？ 《推荐系统》这本书，以其直观的名称，为我提供了一个深入探索这个“魔法”的机会。我期待它能够带领我穿越那些复杂的数学公式和算法模型，去理解推荐系统是如何从海量的用户数据中，提炼出用户的潜在需求，并据此进行个性化的信息推送。它是否会像一位技艺精湛的工匠，用精密的计算和逻辑，为每一个用户打造独一无二的信息体验？我尤其关心书中对“冷启动”问题的处理方式，以及推荐系统如何平衡新内容和热门内容的推荐，如何避免信息茧房效应。这些都是我在日常使用中经常遇到的挑战，我希望这本书能够给出清晰而深刻的解答。此外，我也希望能在这本书中看到一些真实的行业应用案例，了解推荐系统如何在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥作用，以及它所带来的价值和影响。我希望这本书能够让我对推荐系统有一个更加理性、更加深入的认知，不再仅仅是接受，而是能够理解它、甚至影响它。
评分我一直坚信，技术进步的最终目的，是为了更好地服务于人类，让我们的生活更加便捷、高效和愉悦。而推荐系统，无疑是这一理念的杰出代表。它通过智能化的方式，帮助我们在信息洪流中找到属于自己的那份“价值”。 《推荐系统》这本书，正是这样一个将技术与人文关怀相结合的领域。我迫不及待地想翻开它，去了解究竟是什么样的智慧，能够让一个机器如此“懂”我们。它是否会从最基础的原理讲起，逐步深入到那些复杂的机器学习算法？它如何处理用户的多样化需求，如何平衡新旧信息的推荐，如何避免“信息茧房”对用户思维的禁锢？我希望这本书能够提供一个清晰的脉络，让我能够从宏观到微观，全面地理解推荐系统的构建与运作。尤其令我感兴趣的是，书中是否会探讨推荐系统在道德和伦理层面可能面临的挑战，以及如何通过技术和制度的设计来规避这些风险。我希望这本书能够让我不仅仅是一个推荐系统的使用者，更能成为一个理解者，甚至是一个参与者，能够为构建更公平、更智能的推荐生态贡献自己的力量。这本书的厚重感，让我对其中的内容充满了期待，我相信它一定能够为我带来丰富的知识和深刻的启示。
评分一本真正意义上的“推荐系统”的诞生，对于我这样的技术爱好者和信息海洋的遨游者来说，无疑是一场及时雨。在浩瀚的网络世界里，我们常常感到迷失，信息爆炸的洪流裹挟着我们，让我们疲于奔命，却又常常与真正有价值的内容擦肩而过。传统的搜索方式，尽管历史悠久，却越来越显得力不从心。你输入几个关键词，搜索引擎便会给你一大堆结果，其中不乏大量重复、低质量甚至误导性的信息。这时，一个能够理解你的偏好、预测你的需求、并主动将最适合你的内容呈现在你面前的系统，就显得尤为珍贵。我一直对那些能够“读懂”我的系统抱有浓厚的兴趣，无论是音乐播放器里精准推送的歌曲，还是电商网站上总能猜中我心意的商品。然而，我从未真正深入了解过它们背后的原理，也未曾想过，原来这一切并非魔法，而是建立在复杂而精巧的算法和模型之上。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。它以一种极其详实的方式，为我揭示了推荐系统从概念到实现的完整图景。我迫不及待地想要翻开它，去探索那些隐藏在每一次“精准”背后的奥秘。我渴望了解，那些看似简单的“为你推荐”背后，究竟经历了怎样的数据收集、分析、建模和迭代的过程。它是否会涉及机器学习中的各种算法，比如协同过滤、基于内容的过滤，亦或是更复杂的深度学习模型？它如何处理冷启动问题，如何平衡新内容和流行内容的推荐，如何避免信息茧房效应？这些都是我心中萦绕已久的问题，而我相信，这本书能够给出我想要的答案。我期望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能包含丰富的案例研究和实践指导，让我能够从不同维度去理解和欣赏推荐系统的魅力。
评分在数字化的浪潮中，我们每天都在与各种各样的“推荐”打交道，从音乐、电影到商品、新闻，似乎一切都可以被“推荐”。然而，对于这些推荐是如何诞生的，我却一直知之甚少。 《推荐系统》这本书，恰恰满足了我对这一神秘领域的好奇心。我希望这本书能够深入浅出地解释，究竟是什么样的技术，能够让机器如此精准地捕捉到用户的偏好，并推送他们可能感兴趣的内容。它是否会像一位精明的商人，时刻关注着客户的需求，并主动为其提供最符合其口味的商品？我期待书中能够详细阐述推荐系统的各种算法，比如协同过滤、基于内容的过滤，以及更先进的机器学习模型。我尤其想了解，推荐系统是如何解决“冷启动”问题的，即在用户数据稀疏的情况下，如何做出有效的推荐。此外，我也关注书中是否会探讨推荐系统可能带来的“信息茧房”效应，以及如何通过技术手段来缓解这一问题，从而鼓励用户探索更广阔的信息视野。我希望这本书能够让我从一个被动的接受者，变成一个能够理解和评估推荐系统的“聪明”使用者。它所带来的，不仅仅是知识，更是对未来信息获取方式的一种深刻洞察。
评分我的书架上摆满了各种各样关于技术和未来的书籍，但今天，我发现了一个我之前从未深入探索过的领域——《推荐系统》。这个概念对我来说并不陌生，它充斥在我的日常生活中的每一个角落：无论是音乐APP里总是能猜中我心情的歌单，还是电商平台上总能“恰好”出现在我视野的商品。然而，我从未真正思考过，这些“恰好”背后的逻辑究竟是什么。我一直认为，要实现如此精准的匹配，背后一定隐藏着一套极其复杂而精妙的系统。这本书的出现，恰恰满足了我对这种“智能”机制的求知欲。我渴望了解，那些看似神秘的推荐算法，究竟是怎样运作的？它是否像一个经验丰富的向导，能够在我还未完全表达自己的意图时，就为我规划出最佳的探险路线？我希望能在这本书里找到答案，了解它如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，如何识别用户的兴趣点，以及如何权衡新旧内容的推荐。我尤其好奇的是，它如何处理那些“沉默”的用户，或者那些兴趣点非常小众的用户？这本书的篇幅和内容的深度，让我对它充满了期待。我希望它能够不仅仅是理论的堆砌，更能包含一些实际的案例分析，让我能够看到推荐系统在不同行业、不同场景下的应用，以及它们所带来的实际价值。我希望这本书能让我成为一个更懂“推荐”的读者，能够更理性地看待和使用这些技术，而不是仅仅被动地接受。
评分我一直对“个性化”这个词怀有莫名的迷恋，它似乎是现代数字生活中最具吸引力的标签之一。从我使用的社交媒体平台，到我购物的在线商店，再到我听的音乐应用，无处不见“为你推荐”的字样。然而，对于这些推荐是如何诞生的，我一直知之甚少，更多的时候是一种被动接受。我常常会想，如果我能够更深入地理解这个过程，是不是就能更好地驾驭这些数字化的“向导”？是不是就能更有效地从海量信息中筛选出我真正需要和喜欢的内容？这本书的封面和标题——《推荐系统》——立刻抓住了我的眼球。它不仅仅是一个技术术语，更代表着一种正在深刻改变我们获取信息和消费内容方式的强大力量。我迫切地想知道，究竟是什么样的技术，能够让一个系统如此“智能”地捕捉到我的喜好，并据此为我量身定制信息流。它是否像一个不知疲倦的图书管理员，熟悉每一个读者的口味，并将最符合他们心意的书籍送到手中？我猜想，这本书不会仅仅停留在对推荐算法的简单罗列，而是会深入探讨其背后的逻辑、挑战和前沿发展。例如，它如何处理用户行为数据的稀疏性？如何平衡探索（发现新兴趣）与利用（满足已知兴趣）？如何应对用户偏好的动态变化？这些都是我在日常使用中感受到的、却又无法解释的困惑。我希望这本书能够以一种易于理解的方式，带领我 Schritt für Schritt（一步一步）地走进推荐系统的世界，让我从一个旁观者变成一个能够理解其运作机制的“内行”。我期待它能激发我对这个领域的更深层次的思考，甚至可能，在未来，能够让我参与到构建更智能、更人性化的推荐系统中来。
评分我一直认为，信息爆炸的时代，最宝贵的资源莫过于“注意力”。而能够有效管理和引导用户注意力的技术，无疑是这个时代最具影响力的技术之一。 《推荐系统》这本书，正是触及了这一核心。《推荐系统》这个标题本身就充满了吸引力，因为它直接指向了如何将海量的信息，以最有效的方式传递给最需要它的用户。我长期以来一直对各种“为你推荐”的功能充满好奇，它们是如何做到如此精准的？究竟是什么样的算法，能够在我自己都未曾清晰表达的情况下，就能够“猜中”我的喜好？我期望这本书能够为我揭开这层神秘的面纱。它是否会深入讲解那些支撑起推荐系统的数学模型和机器学习算法？例如，协同过滤是如何工作的？基于内容的推荐又有什么优势和局限？更重要的是，我希望这本书能够探讨推荐系统在面对“冷启动”问题时，所采取的策略，以及它如何平衡用户的新鲜感和用户已知偏好的满足。在实际应用中，我常常会遇到一些“奇怪”的推荐，或者是我已经看过但又被反复推荐的情况，我希望这本书能够解释这些现象背后的原因，并给出可能的解决方案。此外，我也关注推荐系统可能带来的伦理问题，比如它是否会加剧信息茧房效应，或者是否会被用于操纵用户的消费行为。我希望这本书能够从更宏观的视角，去审视推荐系统对社会和个人的影响，而不仅仅是停留在技术层面。
评分在我看来，一个真正伟大的技术，应该是能够“润物细无声”地改变我们的生活，而推荐系统无疑就是这样的技术之一。它悄无声息地渗透到我们使用的每一个APP、每一个网站，默默地为我们过滤掉不必要的信息，并呈上我们可能感兴趣的内容。 《推荐系统》这本书，在我翻开它的那一刻，就让我感受到了这种力量的深邃。我一直对那些能够“理解”我的系统充满好奇，它们是如何做到在不直接询问用户的情况下，就能够精准地捕捉到我的喜好？是否就像一个超级聪明的助手，时刻观察着我的一举一动，并预测我的下一个需求？我迫切地希望在这本书中找到答案。它是否会深入浅出地讲解那些支撑起推荐系统的算法原理，比如如何利用用户的历史行为数据，如何构建用户画像，以及如何设计一套能够不断学习和进化的推荐模型？我特别关注书中关于“探索与利用”权衡的讨论，即推荐系统如何在满足用户已知偏好的同时，也能引导用户发现新的兴趣点，避免陷入狭窄的信息视野。此外，我也希望这本书能够分享一些成功的推荐系统案例，让我能够看到这些技术在现实世界中的强大应用，以及它们如何为企业带来商业价值，同时又如何提升用户体验。我期待这本书能够让我对推荐系统有一个更全面的认识，从一个单纯的使用者，变成一个能够理解其运作机制、洞察其发展趋势的深度学习者。
评分一直以来，都很关注开江老师，从极客时间、知乎，再到现在出书，开江老师的作品我都看过。开江老师行文风格通俗易懂、深入浅出，是学生、推荐算法工程师非常合适的入门读物，本书可以解决推荐系统80%的问题，已经很全面了，如果读者希望深入研究，也可以针对某一方向钻研。内容非常棒，五分无疑~
评分覆盖的还比较多，内容相对简单了点；开卷有益。
评分覆盖的还比较多，内容相对简单了点；开卷有益。
评分智能说开卷有益，不提供数据集，贴代码有什么用，还有细节上一些错误没有好好校对，很影响阅读感觉
评分智能说开卷有益，不提供数据集，贴代码有什么用，还有细节上一些错误没有好好校对，很影响阅读感觉
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有