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• 001 0000345851

• 010 __ |a 978-7-111-70607-6 |d CNY79.00

• 101 0_ |a chi

• 200 1_ |a 检索匹配 |A jian suo pi pei |b 专著 |d Retrieval and matching |e 深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用 |f 康善同编著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2022.06

• 215 __ |a 10,194页 |c 图 |d 24cm

• 225 1_ |a 大数据科学丛书

• 330 __ |a 本书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。本书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。全书共11章，分为四大部分。第一部分(第1-2章)介绍了深度学习的相关理论知识；第二部分(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；第三部分(第7-9章)介绍了检索算法基本理论以及演进历史，并以业界中应用较为广泛的双塔模型DSSM为例进行了详细理论介绍和代码实现；第四部分(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。

• 333 __ |a 算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a G254.928 |v 5