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书籍 信息

 

本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的 工程 实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、 工作 原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器 学习 、 深度学习 、 自然 语言 处理等AI 技术 在搜索和推荐系统中的应用场景、主要 算法 及其实现、工程实践 案例 。

全书一共12章，分为 四大部分。

第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础

首先介绍了 概率 统计 与应用 数学 的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识，最后介绍了知识 图谱 的 基础理论 。

第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系统原理与架构

首先讲解了搜索系统的架构和原理，帮助读者了解搜索系统的组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中的应用；其次讲解了搜索系统中涉及的基本模型、 机器学习 以及深度学习算法；最后讲解了评价搜索系统的指标体系。

第三部分（第 7 ～ 9 章） 推荐系统原理与架构

首先讲解了推荐系统的架构和原理；其次讲解了推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型；最后讲解了评价推荐系统的指标体系。

第四部分（第 10 ～ 12 章） 实战应用

首先介绍三种常见的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次讲解了搜索系统和推荐系统的应用；最后介绍了如何充分结合AI与工程在工业界发挥作用。

作者简介:
刘宇 清华 大学 硕士，现就职于一家跨境 电商 公司，任技术总监，主要负责该公司搜索推荐业务以及 广告 的相关技术 开发 。目前工作的重点是算法在搜索系统、推荐系统、对话系统等具体业务场景下的实际应用。对机器学习、深度学习、大 数据 应用与开发等颇有 研究 。合著有《聊天 机器人 ： 入门 、进阶与实战》一书。赵宏宇本科毕业于 东北 大学；研究生毕业于RIT，主修AI方向。现就职于猎聘网，主要负责猎聘网推荐排序相关的工作。刘书斌本科毕业于东北大学，现就职于美团，资深系统开发工程师。曾在唯品会任职，主要负责搜索工程的架构 设计 与实现等相关工作，在ElasticSearch方面有丰富的工程实践经验。孙明珠硕士毕业于南京 航空 航天 大学，现就职于猎聘网，担任高级算法工程师，负责查询理解、解析、扩展等NLP相关的工作。

目录:
第1章　概率统计与应用数学基础知识 2
第2章　搜索系统和推荐系统常识 19
第3章　知识图谱相关理论 31
第4章　搜索系统框架及原理 60
第5章　搜索系统中的主要算法 93
第6章　搜索系统评价 127
第7章　推荐系统框架及原理 138
第8章　推荐系统的主要算法 169
第9章　推荐系统的评价 200
第10章　搜索引擎工具 220
第11章　搜索应用实战：基于电商的搜索开发 234
第12章　推荐应用实战：基于广告平台的推荐 247

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