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题名/责任者:

推荐系统与深度学习/黄昕 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-302-51363-6/CNY65.00

载体形态项:

x, 204页:图;24cm

并列正题名:

Recommendation system and deep learning

个人责任者:

黄昕 编著

个人责任者:

赵伟 编著

个人责任者:

王本友 编著

个人责任者:

吕慧伟 编著

个人责任者:

杨敏 编著

学科主题:

软件设计

中图法分类号:

TP311.5

一般附注:

新时代·技术新未来

题名责任附注:

题名页题: 黄昕, 赵伟, 王本友, 吕慧伟, 杨敏编著

责任者附注:

黄昕，现任腾讯音乐集团高级工程师，先后负责QQ音乐、全民K歌等App推荐算法开发及系统架构设计工作。

责任者附注:

赵伟，德国达姆施塔特工业大学在读博士生，研究方向包括自然语言处理和信息检索。曾任腾讯知文实验室研究员。

责任者附注:

王本友，意大利帕多瓦大学博士生，欧盟玛丽·居里研究员。曾作为主要成员，从零开始搭建了腾讯云智能客服系统。

责任者附注:

吕慧伟，现任腾讯科技有限公司高级工程师。中国科学院计算技术研究所计算机体系结构博士，MPICH核心开发者。

责任者附注:

杨敏，现任中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员。曾任腾讯高级研究员。

提要文摘附注:

本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建。

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