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检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
康善同编著更新时间:2022-11-23 17:39:17
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《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务(搜索、广告、推荐系统)检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演进历史,以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能,包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等,并提供了相应的代码。《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章,分为四大部分。第1部分(第1~2章)介绍了深度学习的相关理论知识;第2部分(第3~6章)介绍了业务中如何上线一个深度学习模型,包括标签拼接、特征抽取、模型训练和预测等流程,采用单机实现;第3部分(第7~9章)介绍了检索算法基本理论以及演进历史,并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例进行了详细理论解析和代码实现;第4部分(第10~11章)介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式,以加快模型的训练速度,从而应对具有海量样本的业务场景。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2022-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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