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• 200 1_ |a 深度学习推荐系统 |9 shen du xue xi tui jian xi tong |b 专著 |f 王喆编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 18,285页 |c 图 |d 24cm

• 312 __ |a 封面题英文题名：Deep learning recommender system

• 314 __ |a 王喆 ，毕业于清华大学计算机科学与技术系，美国知名流媒体公司Roku资深机器学习工程师，推荐系统架构负责人。曾任Hulu高级研究工程师，品友互动广告效果算法组负责人。清华大学KEG实验室学术搜索引擎AMiner早期发起人之一。主要研究方向为推荐系统、计算广告、个性化搜索，发表相关领域学术论文7篇，拥有专利3项，是《百面机器学习》等口碑技术书的联合作者。曾担任KDD、CIKM等国际会议审稿人。

• 330 __ |a 这是一本介绍推荐系统前沿技术的技术书。本书前几章着重介绍深度学习排序模型的技术演化趋势，然后依次介绍推荐系统其他模块的技术细节和工程实现，通过业界前沿的推荐系统实例将所有知识融会贯通。本书着重讨论的是推荐系统相关的经典和前沿技术内容，尤其是深度学习在推荐系统业界的应用。

• 510 1_ |a Deep learning recommender system |z eng

• 606 0_ |a 机器学习

• 606 0_ |a 计算机网络

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP393 |v 5

• 701 _0 |a 王喆 |9 wang ze |c (计算机应用) |4 编著

• 801 _0 |a CN |b GDPTC |c 20210702

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/121