作品简介
这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。
市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重点突出系统每个模块所需要解决的问题，进而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。
付聪，博士，毕业于浙江大学计算机学院，美国南加州大学访问学者，前阿里巴巴算法专家。工业级高性能高维数据检索算法NSG、SSG的发明人，致力于推荐系统、搜索引擎前沿技术的研究和应用。曾作为团队负责人，在千万级DAU的电商及视频业务场景下，成功实现了推荐系统、搜索引擎、搜推融合等技术方向的项目落地，积累了丰富的实战经验。
学生时代师从国家优秀青年学者蔡登教授与国家杰出青年学者、前滴滴研究院院长何晓飞教授。在人工智能、推荐系统、数据库、数据挖掘、自然语言处理、神经网络、知识图谱等多个领域有丰富的研究成果。在顶级会议或期刊TPAMI、KDD、VLDB、IJCAI、EMNLP、CIKM等发表过多篇论文，并担任TKDE、IJCAI、EMNLP、AAAI、Neuron Computing等国际会议审稿人。