【深度学习推荐系统】基于深度学习的推荐系统模型优化与行业应用实践：构建高效智能推荐引擎的关键技术解析探讨了深度学习

内容概要：本书《Deep Learning Recommender Systems》深入探讨了深度学习在推荐系统中的应用，帮助读者掌握这一前沿领域的理论与实践技能。书中不仅介绍了深度学习和生成式AI在推荐模型中的应用，还详细讨论了行业架构和技术实现，包括模型训练、特征存储、数据流处理等。作者结合YouTube、Alibaba、Airbnb和Netflix等公司的实际案例，展示了如何构建更智能、更有效的推荐系统。此外，书中还涵盖了Facebook的DLRM模型、Airbnb的实时搜索推荐系统、YouTube的视频推荐系统以及阿里巴巴推荐系统的演变。; 适合人群：具备一定机器学习基础，希望进入或深入研究推荐系统领域的研究生、研究人员和从业者。; 使用场景及目标：①了解深度学习推荐模型的结构特点及其在行业中的应用；②掌握大型互联网公司推荐系统的具体实现方法和技术框架；③学习如何从实际业务场景出发，优化推荐系统的性能和效果。; 其他说明：本书由多位拥有丰富实践经验的专家撰写，结合了学术研究和工业应用的独特见解。它不仅提供了技术细节，还强调了创新思维的重要性，鼓励读者开发新的解决方案。书中还特别关注了如何培养成为优秀的推荐系统工程师所需的技能和能力，包括知识、工具、分析能力和商业理解力。