内容介绍

《深度学习推荐系统2.0》
深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
《推荐系统》
作为人工智能和机器学习的应用方向之一，推荐系统不仅在学术界积累了众多文献著作，在互联网业界也有着广泛的落地实践，已服务过数亿用户，其算法和系统设计相当复杂。本书结合互联网大规模应用场景的实践需求，回顾了推荐系统的发展历史，解析了核心算法、系统架构、评估方法等诸多推荐系统涉及的方向，具备很强的实用性。内容包括推荐系统介绍、推荐系统原理、......