书目详细信息
： 检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-70607-6:CNY79.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 检索匹配/.康善同编著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 10,194页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 大数据科学丛书 |
| 提要文摘： | 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。 |
| 并列题名： | Retrieval and matching eng |
| 题名主题： | 机器学习 应用 互联网络 信息检索 |
| 中图分类： | TP181 |
| 中图分类： | G254.928 |
| 个人名称等同： | 康善同 编著 |
| 记录来源： | CN 百万庄 20230804 |