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题名/责任者:

深度匹配学习:面向搜索与推荐/徐君, 何向南, 李航著 朱小虎译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-115-60514-6/CNY69.80

载体形态项:

190页:图;21cm

并列正题名:

Deep learning for matching in search and recommendation

其它题名:

面向搜索与推荐

丛编项:

智源人工智能丛书

个人责任者:

徐君 著

个人责任者:

何向南 著

个人责任者:

李航 著

个人次要责任者:

朱小虎 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

徐君, 中国人民大学杰出学者特聘教授、博导。曾就职于微软亚洲研究院、华为技术有限公司诺亚方舟实验室和中国科学院计算技术研究所。主要研究方向包括信息检索、因果分析和数据挖掘等。何向南, 中国科学技术大学教授、博导, 国家高层次青年人才计划入选者。研究方向包括推荐系统、数据挖掘、因果推理等。李航, 字节跳动科技有限公司研究部门负责人。ACL会士、IEEE 会士、ACM杰出科学家。京都大学毕业, 东京大学博士。主要研究方向包括自然语言处理、信息检索、机器学习、数据挖掘。朱小虎, 通用人工智能研究员、谷歌机器学习GDE、百度深度学习布道师、Foresight Institute Fellow。University Al 和Center for Safe AGI的创始人。

书目附注:

有书目 (第157-190页)

提要文摘附注:

本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点, 为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推荐中的语义匹配问题, 以及近年来的研究进展。第2章介绍传统的匹配模型, 包括潜在空间模型。第3章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第4章和第5章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型, 并将当前的深度学习解决方案分为两类: 表示学习方法和匹配函数学习方法。第6章对全书内容做了总结, 并为读者指明进一步学习的方向。

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