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深度學習
推薦系統:產品與算法解析 版權信息
- ISBN：9787115635433
- 條形碼：9787115635433 ; 978-7-115-63543-3
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
推薦系統:產品與算法解析 本書特色
1. 創新性：推薦系統如今已經廣泛存在于各互聯網產品中，本書從產品視角出發梳理推薦系統在各領域中的產品設計、經典技術和*新技術的發展歷程，以及雅虎、谷歌、YouTube、阿里、小紅書、字節跳動等大型互聯網公司的解決方案。
2. 專業性：本書作者王超曾任百度杰出架構師，理論高度與實踐經驗俱佳，且因其代表作《計算廣告》而擁有良好的口碑和知名度。
3. 系統性與實用性：本書先從宏觀視角講解推薦產品從0到1的破局之道，再深入到信息推薦、社交和社區推薦、視頻推薦、電商推薦這4類典型推薦系統中講解產品與算法設計，以及國內外企業在推薦領域的實踐。
推薦系統:產品與算法解析 內容簡介
本書以媒介變遷為整體脈絡，通過幾類推薦產品的發展趨勢來探討推薦產品創新的核心驅動力，以及由具體產品特性引發的技術變革。
全書內容分為5部分。**部分從宏觀視角探討推薦產品從0到1進行創新的產品思路和技術思路；第二部分介紹革新傳統紙質媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關鍵算法設計和產品設計；第三部分介紹構建線上社交網絡的社交和社區推薦，以及如何通過協同過濾算法模擬社交網絡；第四部分從產品、生態和算法設計的角度，介紹革新傳統影視行業的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產品及其新興的競爭產品為例，介紹革新傳統貨架電商的商品推薦。
推薦系統:產品與算法解析 目錄
第 一部分 推薦產品的破局之道
第 1章 產品創新引領的供給側變革 3
1.1 媒介創新比內容更重要 3
1.1.1 媒介變遷的趨勢展望 3
1.1.2 推薦產品的演化方向 6
1.2 把控上游的創作工具 9
1.2.1 創作工具的戰略價值 9
1.2.2 策采編發的全鏈路重塑 11
1.3 激勵相容的生態機制創新 13
1.3.1 從廣告拍賣機制說起 13
1.3.2 推薦中的生態機制設計 15
第 2章 技術創新引領的供給側變革 18
2.1 殊途的CV與NLP范式 18
2.1.1 從人工特征到CNN結構 19
2.1.2 從專家系統到RNN結構 21
2.2 走向融合的CV與NLP范式 25
2.2.1 從注意力機制到Transformer 25
2.2.2 只需Transformer的內容理解 30
2.2.3 自回歸、生成對抗和擴散范式下的內容生成 33
2.2.4 大模型時代的推薦產業變革 39
第3章 從產品視角看需求側增長 43
3.1 從AARRR模型看用戶增長 43
3.1.1 獲客渠道的選擇 44
3.1.2 激活的定義和誤區 46
3.1.3 從留存曲線看產品優化 47
3.1.4 產品的商業化變現 49
3.2 從網絡效應視角看用戶增長 50
3.2.1 從網絡效應看推薦產品演進 50
3.2.2 供需匹配的破局策略 53
3.2.3 理解網絡效應時的常見誤區 55
第4章 E&E視角下的新用戶推薦 58
4.1 單狀態假設下的Bandit策略 58
4.1.1 MAB問題的定義與評價 58
4.1.2 主流Bandit策略介紹 60
4.2 MDP假設下的模型RL方法 63
4.2.1 從通盤決策的AlphaGo說起 63
4.2.2 從模型RL視角看新用戶推薦 67
4.2.3 基于模型RL的實踐思路 68
第5章 元學習視角下的新用戶推薦 72
5.1 快速自適應參數的范式 72
5.1.1 模型無關的MAML方法 72
5.1.2 MAML方法的推薦實踐 74
5.2 基于比較歸納的范式 77
5.2.1 從度量學習到對比學習 77
5.2.2 比較歸納方法的推薦實踐 80
5.3 仿生記憶機制的范式 82
5.3.1 從神經圖靈機到大模型 82
5.3.2 仿生記憶方法的推薦實踐 86
第6章 A/B測試是增長的銀彈嗎 88
6.1 A/B測試的原理和優勢 88
6.1.1 A/B測試的原理 88
6.1.2 A/B測試的優勢 91
6.2 濫用A/B測試時的增長困境 92
6.2.1 難以優化留存等長期目標 92
6.2.2 難以反向優化出新市場 95
6.2.3 難以做出真正的產品創新 97
第二部分 信息推薦
第7章 瞬息萬變的新聞推薦 103
7.1 曾統治硅谷的雅虎 103
7.1.1 雅虎門戶的發展史 103
7.1.2 雅虎新聞推薦的興衰 105
7.2 針對突發新聞的實時推薦策略 107
7.2.1 非穩態分布下的E&E策略 107
7.2.2 快慢結合的模型更新范式 109
7.2.3 讓特征動起來的樹模型 111
第8章 獲取信息的資訊推薦 114
8.1 屢失良機的谷歌推薦 114
8.1.1 對推薦產品崛起的遲鈍 114
8.1.2 困于搜索思維的推薦生態 117
8.2 相關性需求下的信息檢索技術 120
8.2.1 語義匹配的主流技術 120
8.2.2 近無損全庫遍歷的ANN檢索 123
8.3 從峰終定律看排序策略設計 125
8.3.1 不同需求模式下的體驗設計 125
8.3.2 明確需求下的NDCG優化 127
8.3.3 多元需求下的多樣性優化 131
第三部分 社交和社區推薦
第9章 永遠年輕的社交產品 137
9.1 社交推薦中優化的關鍵 137
9.1.1 強化社交效用時的原則 137
9.1.2 優化內容效用的路徑選擇 139
9.2 從Facebook看社交效用優化 140
9.2.1 更高效的社交資本積累 140
9.2.2 更高效的社交關系維系 143
9.3 從交友產品看雙向推薦問題 144
9.3.1 滿意即流失的婚戀場景 144
9.3.2 促成線上雙向匹配的Tinder 145
9.3.3 促成線下穩定婚配的Hinge 147
9.4 社交場景中的推薦策略 148
9.4.1 社交媒體中的推薦策略 148
9.4.2 穩定婚配假設下的GS算法 149
9.4.3 傳統推薦的雙向匹配改造 151
第 10章 春耕秋收的社區產品 154
10.1 社區產品的培育原則 154
10.1.1 以人為核心的原創內容 154
10.1.2 強化關系的穩定建立 156
10.1.3 引導角色的良性分化 158
10.2 從媒介側創新的Instagram 161
10.2.1 從文到圖的媒介變革 161
10.2.2 恰到好處的創作工具 162
10.2.3 從創作工具向社區轉型 164
10.3 無為而治的Reddit 165
10.3.1 顯式組織的社區結構 165
10.3.2 簡單健壯的投票機制 167
第 11章 模擬社交的協同過濾 169
11.1 推薦系統的起源 169
11.1.1 更相信人的智慧的Tapestry 169
11.1.2 仿真協同關系的GroupLens 170
11.2 對協同關系的仿真建模 172
11.2.1 從復雜網絡看推薦系統 172
11.2.2 對局部近鄰關系的仿真 177
11.2.3 對全局拓撲結構的仿真 179
11.3 基于仿真關系的協同推薦 183
11.3.1 協同過濾的核心優勢 183
11.3.2 應用協同關系的在線環節 185
第四部分 視頻推薦
第 12章 降低決策成本的電影推薦 189
12.1 電影推薦的傳奇奈飛 189
12.1.1 奈飛對百視達的逆襲 189
12.1.2 奈飛對自我的不斷革新 191
12.2 優化線下體驗的評分預測 193
12.2.1 評分預測產品的興衰 193
12.2.2 評分預測算法的演進趨勢 195
第 13章 和電視競爭的短視頻推薦 200
13.1 激勵相容的YouTube生態機制 200
13.1.1 多方受益的Content ID機制 201
13.1.2 穩固自建生態的YPP機制 202
13.1.3 革新廣告效率的TrueView機制 203
13.2 直面海量候選的深度學習召回 204
13.2.1 召回的里程碑：YouTubeDNN 205
13.2.2 索引與模型聯訓的復雜模型 207
13.2.3 提升模型魯棒性的樣本設計 210
13.3 優化長期時長收益的強化學習 212
13.3.1 YouTube優化目標的變遷史 213
13.3.2 價值方法的原理和實踐 216
13.3.3 策略方法的原理和實踐 220
第 14章 以快打慢的微視頻推薦 225
14.1 以音樂為內核的抖音 225
14.1.1 放棄內容時長的反向創新 225
14.1.2 從行為心理學看產品設計 227
14.1.3 以音軌為模板的爆款復制 229
14.2 不求*優化，但求多目標 230
14.2.1 道法自然的多目標融合 231
14.2.2 觸類旁通的多任務學習 234
第五部分 電商推薦
第 15章 歷久彌新的電商推薦產品 241
15.1 從阿里看貨架電商的演進 241
15.1.1 逆襲易趣的關鍵勝負手 241
15.1.2 高筑C端流量的護城河 242
15.2 從媒介側發起變革的新電商 245
15.2.1 用商一體的內容型電商 245
15.2.2 構建信任的直播熱媒介 247
15.2.3 撬動傳播的輕品類電商 249
第 16章 真金白銀的電商推薦技術 252
16.1 量化即時回報的優化思路 252
16.1.1 起源于廣告的點擊率預估 252
16.1.2 正例稀疏的轉化率預估 260
16.1.3 和NLP同源的序列信號建模 264
16.2 看重長期回報的優化思路 270
16.2.1 GMV的優化路徑拆解 271
16.2.2 新興電商的差異化策略 273
第 1章 產品創新引領的供給側變革 3
1.1 媒介創新比內容更重要 3
1.1.1 媒介變遷的趨勢展望 3
1.1.2 推薦產品的演化方向 6
1.2 把控上游的創作工具 9
1.2.1 創作工具的戰略價值 9
1.2.2 策采編發的全鏈路重塑 11
1.3 激勵相容的生態機制創新 13
1.3.1 從廣告拍賣機制說起 13
1.3.2 推薦中的生態機制設計 15
第 2章 技術創新引領的供給側變革 18
2.1 殊途的CV與NLP范式 18
2.1.1 從人工特征到CNN結構 19
2.1.2 從專家系統到RNN結構 21
2.2 走向融合的CV與NLP范式 25
2.2.1 從注意力機制到Transformer 25
2.2.2 只需Transformer的內容理解 30
2.2.3 自回歸、生成對抗和擴散范式下的內容生成 33
2.2.4 大模型時代的推薦產業變革 39
第3章 從產品視角看需求側增長 43
3.1 從AARRR模型看用戶增長 43
3.1.1 獲客渠道的選擇 44
3.1.2 激活的定義和誤區 46
3.1.3 從留存曲線看產品優化 47
3.1.4 產品的商業化變現 49
3.2 從網絡效應視角看用戶增長 50
3.2.1 從網絡效應看推薦產品演進 50
3.2.2 供需匹配的破局策略 53
3.2.3 理解網絡效應時的常見誤區 55
第4章 E&E視角下的新用戶推薦 58
4.1 單狀態假設下的Bandit策略 58
4.1.1 MAB問題的定義與評價 58
4.1.2 主流Bandit策略介紹 60
4.2 MDP假設下的模型RL方法 63
4.2.1 從通盤決策的AlphaGo說起 63
4.2.2 從模型RL視角看新用戶推薦 67
4.2.3 基于模型RL的實踐思路 68
第5章 元學習視角下的新用戶推薦 72
5.1 快速自適應參數的范式 72
5.1.1 模型無關的MAML方法 72
5.1.2 MAML方法的推薦實踐 74
5.2 基于比較歸納的范式 77
5.2.1 從度量學習到對比學習 77
5.2.2 比較歸納方法的推薦實踐 80
5.3 仿生記憶機制的范式 82
5.3.1 從神經圖靈機到大模型 82
5.3.2 仿生記憶方法的推薦實踐 86
第6章 A/B測試是增長的銀彈嗎 88
6.1 A/B測試的原理和優勢 88
6.1.1 A/B測試的原理 88
6.1.2 A/B測試的優勢 91
6.2 濫用A/B測試時的增長困境 92
6.2.1 難以優化留存等長期目標 92
6.2.2 難以反向優化出新市場 95
6.2.3 難以做出真正的產品創新 97
第二部分 信息推薦
第7章 瞬息萬變的新聞推薦 103
7.1 曾統治硅谷的雅虎 103
7.1.1 雅虎門戶的發展史 103
7.1.2 雅虎新聞推薦的興衰 105
7.2 針對突發新聞的實時推薦策略 107
7.2.1 非穩態分布下的E&E策略 107
7.2.2 快慢結合的模型更新范式 109
7.2.3 讓特征動起來的樹模型 111
第8章 獲取信息的資訊推薦 114
8.1 屢失良機的谷歌推薦 114
8.1.1 對推薦產品崛起的遲鈍 114
8.1.2 困于搜索思維的推薦生態 117
8.2 相關性需求下的信息檢索技術 120
8.2.1 語義匹配的主流技術 120
8.2.2 近無損全庫遍歷的ANN檢索 123
8.3 從峰終定律看排序策略設計 125
8.3.1 不同需求模式下的體驗設計 125
8.3.2 明確需求下的NDCG優化 127
8.3.3 多元需求下的多樣性優化 131
第三部分 社交和社區推薦
第9章 永遠年輕的社交產品 137
9.1 社交推薦中優化的關鍵 137
9.1.1 強化社交效用時的原則 137
9.1.2 優化內容效用的路徑選擇 139
9.2 從Facebook看社交效用優化 140
9.2.1 更高效的社交資本積累 140
9.2.2 更高效的社交關系維系 143
9.3 從交友產品看雙向推薦問題 144
9.3.1 滿意即流失的婚戀場景 144
9.3.2 促成線上雙向匹配的Tinder 145
9.3.3 促成線下穩定婚配的Hinge 147
9.4 社交場景中的推薦策略 148
9.4.1 社交媒體中的推薦策略 148
9.4.2 穩定婚配假設下的GS算法 149
9.4.3 傳統推薦的雙向匹配改造 151
第 10章 春耕秋收的社區產品 154
10.1 社區產品的培育原則 154
10.1.1 以人為核心的原創內容 154
10.1.2 強化關系的穩定建立 156
10.1.3 引導角色的良性分化 158
10.2 從媒介側創新的Instagram 161
10.2.1 從文到圖的媒介變革 161
10.2.2 恰到好處的創作工具 162
10.2.3 從創作工具向社區轉型 164
10.3 無為而治的Reddit 165
10.3.1 顯式組織的社區結構 165
10.3.2 簡單健壯的投票機制 167
第 11章 模擬社交的協同過濾 169
11.1 推薦系統的起源 169
11.1.1 更相信人的智慧的Tapestry 169
11.1.2 仿真協同關系的GroupLens 170
11.2 對協同關系的仿真建模 172
11.2.1 從復雜網絡看推薦系統 172
11.2.2 對局部近鄰關系的仿真 177
11.2.3 對全局拓撲結構的仿真 179
11.3 基于仿真關系的協同推薦 183
11.3.1 協同過濾的核心優勢 183
11.3.2 應用協同關系的在線環節 185
第四部分 視頻推薦
第 12章 降低決策成本的電影推薦 189
12.1 電影推薦的傳奇奈飛 189
12.1.1 奈飛對百視達的逆襲 189
12.1.2 奈飛對自我的不斷革新 191
12.2 優化線下體驗的評分預測 193
12.2.1 評分預測產品的興衰 193
12.2.2 評分預測算法的演進趨勢 195
第 13章 和電視競爭的短視頻推薦 200
13.1 激勵相容的YouTube生態機制 200
13.1.1 多方受益的Content ID機制 201
13.1.2 穩固自建生態的YPP機制 202
13.1.3 革新廣告效率的TrueView機制 203
13.2 直面海量候選的深度學習召回 204
13.2.1 召回的里程碑：YouTubeDNN 205
13.2.2 索引與模型聯訓的復雜模型 207
13.2.3 提升模型魯棒性的樣本設計 210
13.3 優化長期時長收益的強化學習 212
13.3.1 YouTube優化目標的變遷史 213
13.3.2 價值方法的原理和實踐 216
13.3.3 策略方法的原理和實踐 220
第 14章 以快打慢的微視頻推薦 225
14.1 以音樂為內核的抖音 225
14.1.1 放棄內容時長的反向創新 225
14.1.2 從行為心理學看產品設計 227
14.1.3 以音軌為模板的爆款復制 229
14.2 不求*優化，但求多目標 230
14.2.1 道法自然的多目標融合 231
14.2.2 觸類旁通的多任務學習 234
第五部分 電商推薦
第 15章 歷久彌新的電商推薦產品 241
15.1 從阿里看貨架電商的演進 241
15.1.1 逆襲易趣的關鍵勝負手 241
15.1.2 高筑C端流量的護城河 242
15.2 從媒介側發起變革的新電商 245
15.2.1 用商一體的內容型電商 245
15.2.2 構建信任的直播熱媒介 247
15.2.3 撬動傳播的輕品類電商 249
第 16章 真金白銀的電商推薦技術 252
16.1 量化即時回報的優化思路 252
16.1.1 起源于廣告的點擊率預估 252
16.1.2 正例稀疏的轉化率預估 260
16.1.3 和NLP同源的序列信號建模 264
16.2 看重長期回報的優化思路 270
16.2.1 GMV的優化路徑拆解 271
16.2.2 新興電商的差異化策略 273
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推薦系統:產品與算法解析 作者簡介
王超，北京大學碩士，多年來專注于推薦系統和計算廣告等領域的研究和實踐。曾任百度杰出架構師，并與劉鵬合著《計算廣告》一書。
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