《业务驱动的推荐系统》付聪 |PDF下载|ePub下载

第一部分　业务驱动下的推荐系统总览
第1章　从业务视角看推荐系统2
1.1　推荐系统的定义与商业价值2
1.2　从运营、算法与工程视角看推荐系统7
第2章　从业务视角看推荐系统的顶层设计12
2.1　业务驱动下的推荐系统设计思想12
2.2　从系统框架透视业务生态循环17
2.3　迭代效率大化：图化服务和配置化迭代25
第3章　评估推荐系统的方式与维度27
3.1　业务驱动型推荐系统的评估要点27
3.2　B端业务：B端用户体验的评估维度31
3.3　C端业务：C端用户体验的评估维度34
3.4　平台成长：平台价值评估维度36
3.5　评估方法概览38
3.6　AB实验42
第二部分　推荐系统的数据工程
第4章　业务标签体系48
4.1　业务标签体系概述48
4.2　业务标签体系的设计思路50
4.3　业务标签的挖掘方法53
4.4　业务标签体系的评估方法58
第5章　用户画像：业务层面的人格抽象60
5.1　用户画像概述60
5.2　用户画像设计61
5.3　用户画像的构建与迭代65
5.4　用户画像的评估方法71
第6章　生态循环的血液：数据获取与处理73
6.1　埋点日志服务与埋点体系的设计思想73
6.2　可扩展的业务埋点体系77
6.3　基于埋点数据的处理和分析79
第7章　业务定制化特征和样本工程设计83
7.1　推荐特征体系概览83
7.2　推荐系统特征设计及案例86
7.3　特征应用常见问题95
7.4　特征去噪96
7.5　特征样本构造和模型训练97
7.6　时间穿越及处理98
7.7　特征与样本消偏99
7.8　特征评估方法100
第三部分　推荐系统的算法原理与实践
第8章　业务驱动视角下的召回技术104
8.1　推荐系统召回技术概览104
8.2　召回中的策略框架108
8.3　U2I召回算法111
8.4　I2I召回算法117
8.5　基于图结构的召回算法119
8.6　向量召回的另一面：近似检索算法127
8.7　召回中的采样技术140
第9章　业务驱动视角下的排序技术142
9.1　排序模块概览142
9.2　粗排模块144
9.3　精排模型152
9.4　多准则排序161
第10章　算法辅助人工：决策智能168
10.1　决策智能概述168
10.2　决策智能与推荐探索利用机制169
10.3　因果推断技术178
10.4　流量调控181
第四部分　推荐算法工程师的自我成长
第11章　推荐算法工程师的成长路径188
11.1　技术：推荐算法工程师的立身之本188
11.2　业务：推荐算法工程师的立业之道190
11.3　推荐算法工程师的自我修养193
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