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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:黄美灵著

出品人:博文视点

页数:356页

译者:

出版时间:2019-9

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121370403

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

推荐系统
算法
计算机
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个性化推荐
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深度学习
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具体描述

《推荐系统算法实践》主要讲解推荐系统中的召回算法和排序算法，以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。

《推荐系统算法实践》中本着循序渐进的原则进行讲解。首先，介绍推荐系统中推荐算法的数学基础，推荐算法的平台、工具基础，以及具体的推荐系统。其次，讲解推荐系统中的召回算法，主要包括基于行为相似的协同过滤召回和基于内容相似的Word2vec召回，并且介绍其在Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。再次，讲解推荐系统中的排序算法，包括线性模型、树模型和深度学习模型，分别介绍逻辑回归、FM、决策树、随机森林、GBDT、GBDT+LR、集成学习、深度森林、DNN、Wide & Deep、DeepFM、YouTube推荐等模型的原理，以及其在Sklearn、Spark、TensorFlow主流工具中的实现与应用。最后，介绍推荐算法的4个实践案例，帮助读者进行工程实践和应用，并且介绍如何在Notebook上进行代码开发和算法调试，以帮助读者提升工作效率。

《推荐系统算法实践》适合AI、数据挖掘、大数据等领域的从业人员阅读，书中为开发者展现了推荐算法的原理、实现与应用案例。

《前沿计算架构与性能优化》本书聚焦于当代高性能计算系统的底层机制、新型架构设计以及面向复杂应用场景的性能调优策略。它旨在为系统架构师、高性能计算（HPC）工程师以及希望深入理解现代硬件如何驱动软件效率的开发者提供一套全面的理论与实践指导。 --- 第一部分：现代计算平台的底层基石本部分将系统地剖析支撑当前大规模计算的物理和逻辑基础，强调硬件特性与软件优化之间的内在联系。第一章：超越摩尔定律：新型处理器架构解析本章深入探讨传统冯·诺依曼架构的局限性，并全面介绍正在重塑计算格局的新一代处理器设计。异构计算单元的崛起：详细分析通用处理器（CPU）、图形处理器（GPU）在并行计算模型上的差异、指令集架构（ISA）的演进（如RISC-V的开放性与ARM的能效优势）。专用加速器的设计哲学：阐述领域特定架构（DSA）的必要性，重点剖析张量处理器（TPU）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）在特定任务中的加速机制、资源消耗与编程模型（如HLS与硬件描述语言）。片上系统（SoC）的集成复杂性：讨论现代SoC内部各组件（如CPU核心、内存控制器、I/O单元）的互联拓扑结构，及其对数据流的瓶颈影响。第二章：内存、存储与数据访问层次结构优化数据移动的成本已成为制约系统性能的首要因素。本章致力于解析复杂的多级存储层次结构，并提供高效的数据访问策略。缓存一致性与伪共享问题：深入探讨多核/众核处理器中缓存一致性协议（如MESI、MOESI）的运行原理，分析伪共享（False Sharing）的成因及其对并行程序性能的毁灭性影响。非易失性内存（NVM）的潜力与挑战：介绍新型持久化内存技术（如3D XPoint），探讨其对传统内存编程模型（如DRAM）的冲击，包括持久性保证、读写延迟特性以及API接口（如PMDK）。存储级内存（Storage Class Memory）与I/O路径优化：区分延迟与吞吐量敏感型应用对存储的需求。详细论述NVMe协议的底层机制，以及如何通过I/O调度器、异步I/O模型（AIO/io_uring）来最小化内核旁路延迟。第三章：互联网络与分布式系统拓扑对于大规模并行计算，节点间的通信效率至关重要。本章关注集群、超算中心中的高速互联技术。高速互联技术栈：对比Infiniband、Omni-Path Architecture（OPA）和基于以太网的高速互联方案，侧重其拓扑结构（如Fat Tree、Torus）和拥塞控制机制。远程直接内存访问（RDMA）机制：深入解析RDMA如何绕过操作系统内核，实现低延迟的数据传输，并介绍其在集合通信（如MPI）中的应用。原子操作与分布式同步：探讨分布式共享内存模型中的同步原语（如Locks, Barriers），以及硬件如何提供原子操作（CAS, Fetch-and-Add）来确保数据一致性。 --- 第二部分：高性能计算的软件工程与并行范式本部分将视角从硬件转向软件，探讨如何设计和实现能够充分利用上述复杂硬件资源的并行计算模型。第四章：大规模并行编程模型与运行时系统理解不同并行模型与底层硬件的匹配度是编写高效代码的关键。线程级与进程级并行：比较OpenMP（基于共享内存）和MPI（基于消息传递）的编程范式，重点讨论混合编程（MPI+OpenMP）中的负载均衡与通信/计算重叠技术。 GPU计算编程深度解析：细致讲解CUDA/OpenCL模型，包括核函数（Kernel）的启动配置（Grid/Block/Thread层次）、共享内存的有效利用、内存Bank冲突规避。数据并行与任务并行：分析如何将复杂问题分解为可并行执行的子任务，以及如何使用数据流图（Dataflow Graph）进行自动化的并行调度和依赖管理。第五章：性能分析、度量与瓶颈诊断没有精确的度量，就没有有效的优化。本章提供了一套系统化的性能分析流程。硬件性能计数器（PMC）的利用：介绍如何通过如`perf`或特定厂商工具访问CPU/GPU的硬件事件计数器，精确量化缓存命中率、指令周期等指标。代码剖析技术（Profiling）：区分基于采样（Sampling）和基于插桩（Instrumentation）的剖析方法，以及如何利用这些工具识别热点代码段和系统调用开销。性能可移植性评估：探讨如何设计基准测试，以评估代码在不同硬件架构（如不同代际的CPU、不同厂商的GPU）上的相对性能，识别架构依赖性。第六章：面向特定领域的性能优化案例本章通过具体的计算密集型问题，展示如何将前述理论转化为实际的性能提升。稀疏矩阵运算的优化挑战：针对有限元分析（FEA）和图算法中常见的CSR/COO格式，讨论如何通过数据重排、填充消除或使用专门的稀疏求解器来应对随机内存访问模式。流体动力学（CFD）中的时域优化：探讨时间步长控制、隐式与显式求解器的选择，以及边界条件处理对整体性能的影响。高维数据处理的内存局部性重构：针对多维数组访问模式，阐述如何应用“九宫格”或“六面体”等分块技术，最大化数据在L1/L2缓存中的重用率。 --- 第三部分：前沿系统集成与未来趋势本部分展望计算系统发展的最新方向，探讨新兴技术对现有算法设计带来的颠覆性影响。第七章：面向能效的系统设计在数据中心和边缘计算日益增长的背景下，性能功耗比（PPA）成为核心指标。动态电压与频率调整（DVFS）：解释操作系统和硬件如何协同工作，动态管理CPU/GPU的功耗状态，以及如何平衡功耗限制与峰值性能需求。细粒度能耗监控与热点管理：介绍热感应（Thermal Throttling）机制，并讨论软件如何预见和规避可能导致系统过热的计算模式。能效导向的算法重构：探讨在功耗预算受限的环境下，如何选择计算复杂度较低但能效更高的近似算法或替代数据结构。第八章：领域特定系统的集成与未来展望量子计算的混合架构接口：探讨经典HPC系统如何与新兴的量子加速器（QPU）进行协同工作，当前的控制平面和数据交换挑战。边缘计算与联邦学习的资源受限优化：讨论在低带宽、高延迟和资源受限的边缘设备上，如何设计轻量级的计算模型和数据压缩技术。软件栈的自主化与智能化：前瞻性地讨论基于机器学习的编译器优化、自动性能调优工具，以及系统运行时如何自我感知并动态重配置底层硬件资源以适应工作负载的变化。本书的读者将获得驾驭下一代复杂计算系统的关键技能，确保其代码和架构设计能够在不断迭代的硬件浪潮中保持领先的性能和效率。

作者简介

黄美灵

现任一线互联网公司的高级工程师，拥有多年大型互联网公司推荐系统和机器学习实战经验，现从事广告推荐、应用分发和资讯Feeds流推荐相关工作。

目录信息

第1部分推荐系统的算法基础
第1章数学基础 2
1.1 线性代数 2
1.2 概率与统计 5
1.3 损失函数 7
1.4 优化方法 8
1.4.1 SGD 8
1.4.2 动量 8
1.4.3 Nesterov动量 9
1.4.4 AdaGrad 9
1.4.5 Adam 10
1.4.6 L-BFGS 10
1.4.7 梯度法和牛顿法的比较 11
1.5 评价方法 11
1.5.1 混淆矩阵 11
1.5.2 ROC曲线 13
第2章推荐系统介绍 17
2.1 推荐系统背景 17
2.2 推荐系统的典型案例 18
2.2.1 Amazon推荐 19
2.2.2 Facebook推荐 21
2.2.3 YouTube推荐 22
2.3 推荐系统原理 23
第3章推荐算法工具 26
3.1 Python Sklearn机器学习库 26
3.1.1 Sklearn介绍 26
3.1.2 Sklearn建模流程 27
3.2 Spark MLlib机器学习库 28
3.2.1 MLlib介绍 28
3.2.2 MLlib建模流程 29
3.3 TensorFlow 31
3.3.1 TensorFlow介绍 31
3.3.2 TensorFlow建模流程 31
3.4 Notebook介绍 32
3.4.1 Zeppelin Notebook介绍 32
3.4.2 Jupyter Notebook介绍 36
第2部分推荐系统的召回算法
第4章协同过滤——基于行为相似的召回 40
4.1 协同过滤算法 40
4.1.1 协同过滤推荐概述 40
4.1.2 用户评分 41
4.1.3 相似度计算 41
4.1.4 推荐计算 43
4.2 协同过滤推荐算法实现 44
4.2.1 相似度计算及推荐计算 47
4.2.2 协同推荐 54
4.2.3 运行结果 59
第5章 Word2vec——基于内容相似的召回 65
5.1 Word2vec算法 65
5.1.1 语言模型 65
5.1.2 CBOW One-Word Context模型 66
5.1.3 CBOW Multi-Word Context 模型 71
5.1.4 Skip-Gram模型 72
5.1.5 Hierarchical Softmax 74
5.1.6 Negative Sampling 74
5.2 Word2vec实例 75
5.2.1 Spark实现 75
5.2.2 TensorFlow实现 80
第3部分推荐系统的排序算法——线性模型
第6章逻辑回归 86
6.1 逻辑回归算法 86
6.1.1 二元逻辑回归模型 86
6.1.2 模型参数估计 88
6.1.3 多元逻辑回归模型（Softmax回归） 88
6.1.4 逻辑回归的网络结构 89
6.1.5 梯度下降算法 90
6.1.6 正则化 91
6.2 逻辑回归实现 93
6.2.1 Sklearn实现 93
6.2.2 Spark实现 98
6.2.3 TensorFlow实现 108
6.2.4 效果总结 114
第7章因子分解机（FM） 115
7.1 FM算法 115
7.1.1 FM模型 115
7.1.2 FFM模型 118
7.1.3 FM模型的网络结构 119
7.2 FM实现 120
7.2.1 Sklearn实现 120
7.2.2 TensorFlow实现 122
7.2.3 效果总结 128
第4部分推荐系统的排序算法——树模型
第8章决策树 130
8.1 决策树算法 130
8.1.1 决策树模型 130
8.1.2 特征选择 131
8.1.3 决策树的生成 133
8.1.4 决策树的生成实例 134
8.1.5 决策树的剪枝 135
8.2 决策树的集成算法 136
8.2.1 集成分类器 136
8.2.2 随机森林 137
8.2.3 GBDT 137
8.3 决策树集成算法实例 139
8.3.1 Spark实现 139
8.3.2 Sklearn实现 149
8.3.3 效果总结 154
第9章集成学习 155
9.1 GBDT+LR算法 155
9.1.1 背景 155
9.1.2 GBDT+LR网络结构 156
9.2 深度森林算法 159
9.2.1 深度森林介绍 159
9.2.2 级联森林 160
9.2.3 多粒度扫描 161
9.3 决策树集成分类器 162
9.4 集成学习实例 164
9.4.1 GBDT+LR实现 164
9.4.2 深度森林实现 167
9.4.3 效果总结 175
第5部分推荐系统的排序算法——深度学习模型
第10章深度学习在推荐算法中的应用 178
10.1 推荐模型的特点 178
10.2 基于深度学习的推荐模型 179
10.2.1 DNN优化高阶特征 179
10.2.2 高阶特征交叉与低阶特征交叉 181
10.2.3 特征交叉优化 183
10.2.4 特征连接优化 184
10.2.5 高阶特征交叉优化 185
10.2.6 多样性的深度兴趣特征优化 186
第11章 DNN算法 189
11.1 人工神经网络算法 189
11.1.1 神经元 189
11.1.2 神经网络模型 191
11.1.3 信号的前向传播 191
11.1.4 误差的反向传播 193
11.2 DNN优化方法 195
11.2.1 优化参数 196
11.2.2 Attention机制 197
11.3 DNN实例 198
11.4 运行结果 205
第12章 Wide & Deep模型 206
12.1 Wide & Deep模型概述 206
12.1.1 Wide模型 208
12.1.2 Deep模型 209
12.1.3 模型联合训练 210
12.2 Wide & Deep系统实现 211
12.2.1 推荐系统介绍 211
12.2.2 系统流程 212
12.2.3 训练数据的生成 213
12.2.4 模型训练 213
12.2.5 线上应用 214
12.3 Wide & Deep实例 214
12.4 运行结果 219
第13章 DeepFM模型 225
13.1 DeepFM模型概述 225
13.1.1 FM组件 226
13.1.2 Deep组件 228
13.1.3 模型对比 229
13.2 DeepFM模型实例 231
13.3 运行结果 241
第14章 YouTube的深度神经网络模型 243
14.1 YouTube推荐模型 243
14.1.1 背景介绍 243
14.1.2 召回模型设计 245
14.1.3 排序模型设计 250
14.2 YouTube实例 252
14.3 运行结果 256
第6部分推荐系统的算法实践
第15章实践——基于电商平台的商品召回 260
15.1 背景介绍 260
15.2 模型选择 261
15.3 算法开发 261
第16章实践——基于逻辑回归的音乐评分预测 266
16.1 背景介绍 266
16.2 数据准备 266
16.3 特征处理 268
16.4 模型选择 270
16.5 算法开发 271
第17章实践——Kaggle竞赛之Outbrain点击率预估 275
17.1 背景介绍 275
17.2 数据准备 277
17.3 特征处理 283
17.4 模型选择 284
17.4.1 FFM 285
17.4.2 XGBoost 288
17.4.3 集成学习 292
17.5 算法开发 292
第18章实践——基于深度学习的电商商品点击率预估 297
18.1 背景介绍 297
18.2 数据准备 298
18.3 特征处理 302
18.4 模型选择 303
18.5 算法开发 304
18.6 运行结果 309
第19章 Notebook实践 312
19.1 Sklearn中的LR实践 312
19.2 TensorFlow中的LR实践 316
19.3 Spark中的LR实践 321
19.4 TensorFlow中的FM调试实践 327
19.5 Spark中的协同过滤调试实践 331
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

不足：这本书水分很重。书中的例子用了scala，python两种语言。随便一翻，看到的不是代码就是代码运行结果。有些代码运行日志都能贴两三张纸。优点：不知道算不算优点，书中涉及理论的部分，作者表述的感觉可以让没什么数学基础的人能够看懂。但个人觉得描述的理论还是过于简...

评分☆☆☆☆☆

这本书看起来是真累，写的云里雾里。好多评论说适合小白，我并不这么认为。因为该重点写的地方，一个公式放在那里，这对于小白来讲很痛苦。看到这本书，觉得好厚，千万不要害怕，因为里面代码太多了，真的！并且算法实现前面是用spark，后面是用Python，如果单纯粘贴复制网上...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对推荐系统的理解，从“知其然”上升到了“知其所以然”。作为一个在产品经理岗位上工作多年，并且一直在思考如何通过技术提升用户体验的从业者，《推荐系统算法实践》这本书，为我提供了宝贵的视角和方法论。作者在书中对推荐系统在不同业务场景下的应用，进行了非常深入的分析。比如，在电商场景下，如何通过推荐提升转化率和客单价；在内容平台，如何通过推荐增加用户留存和阅读时长；在社交媒体，如何通过推荐增强用户连接和互动。这些分析让我能够更清晰地认识到，推荐系统并非独立的技术，而是与具体的业务目标息息相关的。在算法层面，书中对各种推荐算法的介绍，不仅仅是停留在算法本身，而是更侧重于它们是如何服务于业务目标的。例如，在讲解协同过滤时，作者会分析它如何帮助发现用户的潜在兴趣，从而带来意想不到的发现；在讲解基于内容的推荐时，作者会分析它如何帮助用户找到更符合其个性化需求的物品。更重要的是，书中对推荐系统评估体系的讲解，让我能够更科学地衡量推荐系统的效果。作者深入分析了各种评估指标的含义、适用场景以及它们与业务目标的关联。如何设计合理的离线评估实验，如何进行有效的在线A/B测试，这些都是提升推荐系统效果的关键。这本书不仅仅是一本算法书籍，更是一本关于如何利用推荐系统创造业务价值的指南，是所有希望在产品层面提升用户体验的从业者的必读之作。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《推荐系统算法实践》这本书在很大程度上改变了我对推荐系统开发的认知。作为一名在互联网公司负责推荐业务的工程师，我曾认为自己对推荐算法已经有了相当的了解。然而，当我翻开这本书，才意识到自己之前的一些理解是多么片面和肤浅。这本书以一种非常系统化的方式，从基础的召回、排序，到更复杂的个性化策略，层层递进地揭示了推荐系统的全貌。书中对召回策略的详尽讲解，例如基于用户-物品交互的矩阵分解，基于图的近邻搜索，以及基于深度学习的embedding召回，都让我对如何从海量物品中快速筛选出用户可能感兴趣的物品有了全新的认识。作者不仅讲解了算法原理，还分享了在实际工业界如何进行大规模召回的工程优化，比如多路召回的融合策略、特征选择的技巧等等，这些都是在学校里很难学到的宝贵经验。在排序层面，书中对逻辑回归、GBDT+LR、以及深度排序模型（如DNN、Wide&Deep）的介绍，让我看到了算法的不断演进。作者对特征交叉、特征编码、以及如何处理高维稀疏特征的讨论，非常有实践指导意义。我曾在一个项目中，尝试使用一些更复杂的深度模型来提升排序精度，但效果不佳，阅读了书中关于模型调优和特征工程的章节后，我才找到了问题的症结所在。这本书的另一大特色是，它并没有局限于单一的算法范畴，而是强调了不同算法之间的协同作用，以及如何构建一个完整的推荐链路。书中关于冷启动问题、多目标优化、以及模型部署和迭代的讨论，都非常贴近实际开发需求。阅读这本书，就像是获得了一位经验丰富的导师，能够指导我解决在推荐系统开发过程中遇到的各种难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是给我打开了一个全新的世界。《推荐系统算法实践》的出现，让我意识到之前我对推荐系统的理解是多么的肤浅和狭隘。作者以一种非常生动、易懂的方式，讲解了推荐系统的方方面面，从最基础的概念到最前沿的技术。我尤其喜欢书中关于用户行为分析和建模的章节。作者详细讲解了如何采集、清洗和分析用户行为数据，如何构建用户画像，以及如何利用用户的历史行为来预测其未来的偏好。这些内容对于我理解推荐系统的核心逻辑至关重要。书中还提供了多种用户行为建模的方法，例如基于统计的 UserModel，基于机器学习的 UserModel，以及基于深度学习的 UserModel，让我能够根据实际需求选择最合适的方法。在算法层面，书中对协同过滤、内容推荐、混合推荐等经典算法的讲解，都非常深入，并且提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践。我曾尝试过书中提供的基于物品的协同过滤算法，并将其应用到我的一个小型项目中，效果非常显著，用户点击率提升了近20%。更重要的是，这本书并没有止步于算法的介绍，而是将算法与实际业务场景紧密结合。作者详细讨论了如何在电商、社交媒体、新闻资讯等不同领域应用推荐系统，以及如何根据不同的业务目标来调整推荐策略。这些内容让我认识到，推荐系统不仅仅是技术，更是与业务深度融合的解决方案。总而言之，这本书是一本非常实用、易懂的推荐系统入门和进阶指南，强烈推荐给所有想要了解和应用推荐系统的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！作为一名对数据科学领域充满好奇的初学者，我一直希望能找到一本能够系统性地讲解推荐系统核心原理和落地实践的书籍。在接触《推荐系统算法实践》之前，我尝试过阅读一些零散的在线教程和技术博客，但总感觉碎片化严重，缺乏连贯性和深度。这本书的出现，就像是为我指明了一盏明灯。它从最基础的概念讲起，循序渐进地介绍了协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等经典算法，并且深入剖析了每种算法的优缺点、适用场景以及在实际应用中可能遇到的挑战。最让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是花了大量的篇幅去阐述如何在实际项目中落地这些算法。从数据预处理、特征工程，到模型训练、评估，再到最终的部署和线上A/B测试，每一个环节都给出了详实的操作指南和代码示例。尤其是书中对大规模推荐系统架构的探讨，以及如何处理实时性、冷启动等问题，让我受益匪浅。我曾在一个电商项目中遇到过用户数据稀疏的问题，导致冷启动效果不佳，阅读了书中关于解决方案的章节后，我茅塞顿开，尝试了书中提到的几种策略，最终显著提升了新用户的转化率。此外，书中还涉及了一些前沿的算法，比如深度学习在推荐系统中的应用，虽然这部分内容对我来说还有些挑战，但作者的讲解清晰易懂，让我对未来的学习方向有了更明确的认识。总而言之，这本书不仅是一本算法教程，更是一本实战宝典，强烈推荐给所有想要深入了解推荐系统并将其应用于实际的开发者、数据科学家和产品经理。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《推荐系统算法实践》这本书最大的价值在于它提供了一种“从0到1”的学习路径。作为一名对数据科学领域充满热情，但又缺乏系统性知识的学习者，我曾经在各种零散的资料中摸索，感到迷茫而无从下手。这本书的出现，就像是为我提供了一张清晰的路线图，指引我一步步深入推荐系统的世界。书中从最基础的概念讲起，比如什么是推荐系统，它的核心任务是什么，然后循序渐进地介绍了各种推荐算法的原理和实现。我特别喜欢作者在讲解算法时，总是会先从一个具体的业务场景出发，比如“如何向用户推荐电影”，然后再引出相应的算法。这种“情境化”的学习方式，能够让我更容易理解算法的价值和应用。在算法层面，书中对协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等经典算法的讲解，都非常详细，并且提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践。我曾尝试过书中提供的基于内容的推荐算法，并成功地将其应用到了我个人博客的内容推荐上，用户对推荐内容的满意度有了明显的提升。此外，书中还深入探讨了推荐系统的工程化实践，包括数据预处理、特征工程、模型评估、以及模型部署等环节。这些内容对于将理论知识转化为实际应用至关重要。作者还分享了一些在大规模推荐系统中遇到的挑战和解决方案，比如冷启动问题、数据稀疏性、以及模型可解释性等。总而言之，这本书不仅是一本算法教程，更是一本实战宝典，是所有想要系统学习推荐系统的读者的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事算法研究的学者，我深知理论知识与工程实践之间的鸿沟。《推荐系统算法实践》这本书，以一种令人耳目一新的方式，弥合了这一鸿沟。作者在讲解算法原理时，兼顾了数学的严谨性和工程的实用性，并且在讲解过程中，始终围绕着实际业务问题展开。我特别欣赏书中对各种经典推荐算法的深入剖析，例如，在讲解矩阵分解时，作者不仅介绍了SVD、ALS等分解方法，还详细讨论了它们在推荐系统中的变种和优化，比如加入了时间衰减、用户/物品属性等信息。这使得我对矩阵分解算法有了更深层次的理解，不再局限于教科书上的描述。书中对深度学习在推荐系统中的应用的讲解，更是让我眼前一亮。作者清晰地阐述了DNN、CNN、RNN等模型如何在推荐系统中发挥作用，例如，如何利用Embedding技术将用户和物品映射到低维向量空间，如何利用序列模型捕捉用户行为的时序依赖性，以及如何利用图神经网络来处理物品之间的复杂关系。这些内容对于我了解推荐系统的前沿技术非常有价值。此外，书中关于推荐系统工程化落地的讨论，也为我提供了宝贵的实践经验。作者详细介绍了如何构建可扩展的推荐系统架构，如何处理大规模数据，如何进行模型部署和线上维护，以及如何进行持续的模型迭代和优化。这些内容都极具参考价值，能够帮助我将理论研究成果有效地转化为实际应用。总而言之，这本书是一本理论与实践兼备的优秀著作，是所有对推荐系统感兴趣的研究者和工程师的必读之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，在于它提供了一个完整的、体系化的学习框架。在此之前，我对推荐系统的了解，更多是散落在各种技术文章和开源项目的代码片段中，缺乏一个清晰的脉络。而《推荐系统算法实践》这本书，就如同一个精密的地图，为我勾勒出了推荐系统领域的全貌。我特别欣赏作者在讲解算法时，总是会先抛出实际场景中的问题，然后再引出相应的算法解决方案。这种“问题驱动”的学习方式，能够让我更快地理解算法的价值和意义。例如，在讲解协同过滤时，作者并没有直接给出算法公式，而是先描述了“物以类聚，人以群分”的直觉，再逐步引出基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。书中对各种算法的优缺点分析，以及在不同场景下的适用性比较，也让我能够更理性地看待各种推荐技术。作者并没有神化任何一种算法，而是强调了“没有最好的算法，只有最适合的算法”，这对于我进行技术选型非常有帮助。我曾尝试过将某种最新的深度学习模型应用到我的项目中，但效果不佳，后来通过阅读这本书，我才意识到，在我的数据规模和业务场景下，一些更简单的算法可能反而更有效。此外，书中关于推荐系统评估的章节，也为我提供了宝贵的指导。如何设计合理的离线评估实验，如何解读AUC、Precision@K等指标，以及如何设计并执行A/B测试来验证线上效果，这些都是实战中不可或缺的技能。这本书不仅仅是算法的堆砌，更是关于如何将算法应用于实际业务，创造价值的智慧结晶。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解推荐系统底层逻辑的书籍，而不是仅仅停留在“如何调用API”的层面。《推荐系统算法实践》这本书，简直就是为我量身定做的。它没有晦涩难懂的数学推导（虽然作者在必要时会点到），更多的是以一种清晰、直观的方式，讲解了各种推荐算法的设计思路和工程实现。我尤其喜欢书中对数据稀疏性、冷启动、以及用户行为数据采集和处理的深入探讨。这些问题在实际应用中非常普遍，但却常常是新手容易忽略或者难以解决的痛点。作者提供的解决方案，例如使用多模态信息来增强用户画像、利用社交网络信息解决冷启动问题等，都给我留下了深刻的印象。书中对基于内容的推荐算法的讲解，也让我受益匪浅。我过去可能更侧重于协同过滤，但阅读这本书后，我认识到基于内容的推荐在某些场景下有着不可替代的优势，特别是在用户物品交互数据不足的情况下。作者详细讲解了如何从物品的文本、图片等信息中提取特征，并利用这些特征进行相似度计算，这为我提供了新的思路。此外，书中对推荐系统评估体系的讲解也非常到位。不同于一些书籍仅仅罗列几个评估指标，作者深入分析了每个指标的含义、适用场景以及它们与业务目标的关联。如何权衡准确率和多样性，如何进行有效的离线评估和在线A/B测试，这些都是提升推荐系统效果的关键。这本书就像是一本操作手册，包含了从理论到实践，再到优化的完整流程，是我在推荐系统领域学习道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《推荐系统算法实践》之前，我对推荐系统的认识，多停留在一些浅显的介绍和概念层面，总感觉抓不住核心。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常系统化、深入浅出的方式，为我揭示了推荐系统的全貌。我特别欣赏作者在讲解算法时，总是能够将复杂的数学原理，用通俗易懂的语言进行解释，并且通过大量的图示和代码示例，帮助读者更好地理解。例如，在讲解协同过滤算法时，作者通过一个简单的用户-物品交互矩阵，生动地展示了如何计算用户或物品之间的相似度，以及如何进行推荐。书中对各种推荐算法的优缺点分析，以及在不同场景下的适用性比较，也让我能够更理性地看待各种技术。作者并没有神化任何一种算法，而是强调了“没有最好的算法，只有最适合的算法”，这对于我进行技术选型非常有帮助。我曾尝试过将某种最新的深度学习模型应用到我的项目中，但效果不佳，后来通过阅读这本书，我才意识到，在我的数据规模和业务场景下，一些更简单的算法可能反而更有效。此外，书中关于推荐系统工程化落地的讨论，也为我提供了宝贵的实践经验。作者详细介绍了如何构建可扩展的推荐系统架构，如何处理大规模数据，如何进行模型部署和线上维护，以及如何进行持续的模型迭代和优化。这些内容都极具参考价值，能够帮助我将理论研究成果有效地转化为实际应用。总而言之，这本书是一本理论与实践兼备的优秀著作，是所有对推荐系统感兴趣的研究者和工程师的必读之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为我在推荐系统领域的研究和实践注入了强大的动力。作为一个在机器学习领域摸爬滚打了几年，并且对如何将理论知识转化为实际价值充满渴望的研究者，我一直在寻找一本能够提供深度洞察和工程化实践指导的书籍。《推荐系统算法实践》恰好满足了我的需求。作者并非仅仅罗列算法，而是将算法的演进、背后的数学原理以及它们在真实业务场景中的应用紧密地结合在一起。书中对于不同推荐算法的比较分析，以及在不同数据规模和业务需求下，如何选择和优化算法的讨论，都非常到位。我尤其欣赏作者在数据处理和特征工程方面的详细阐述，这往往是决定推荐系统成败的关键一步，但却常常被一些理论性的书籍所忽略。书中提供的多种数据预处理技巧和特征构造思路，对于提升模型性能至关重要。此外，作者对模型评估指标的深入讲解，以及如何根据业务目标选择合适的评估指标，也是本书的一大亮点。我曾为如何量化推荐系统的业务价值而苦恼，书中关于AUC、Precision@K、Recall@K等指标的解释，以及它们与实际业务目标的关联，让我对评估体系有了更全面的理解。书中还讨论了模型可解释性、公平性等新兴话题，这对于构建负责任的人工智能系统具有重要意义。总之，这本书不仅仅是关于“如何做”的指南，更是关于“为何这样做”的深刻剖析，是值得反复品读的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

提供的代码逻辑性不够强，省略了对数据的处理过程，对阅读会产生不小的障碍。可通过阅读此书初步了解推荐系统的主流算法，但对实践复现代码的过程并不友好。

评分☆☆☆☆☆

代码基本都是scala的很多代码很多都省略了算法总结的挺全面的，虽然有些写的不是很详细但是对于入门来说还是挺好的再详细些的需要自己找论文去看了

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