互联网大厂推荐算法实战 附代码 PDF

《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等），最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。

1、推荐系统是怎么工作的

推荐系统的主要原理是通过对用户的历史行为数据（如点击、购买、评分、评论等）进行分析和挖掘，提取用户的兴趣和喜好，并将其映射到物品空间中，从而预测用户对未来物品的偏好程度，最终生成个性化推荐结果。

在推荐系统中有两个最基本的角色：一个是用户（User），推荐系统要服务的对象，同时也是推荐系统的重要贡献者；另一个是物料（Item），统称为被推荐的信息和内容，例如具体商品、视频、音乐、新闻等。

推荐系统会执行四个步骤，从数百万量级的物料中挑选出最优的几十个物料，最终呈现在用户面前。下面按顺序介绍这四个步骤。

· 召回： 主要依赖“离线计算+在线缓存”模式，从百万规模候选集中快速筛选。这一步可以牺牲一部分精度，换取时间。

· 粗排： 召回会以数量来弥补质量的不足，在送往下一步之前，粗排要进行一次筛选，保留最具潜力的 10% 物料。

· 精排： 精排模型会让用户信息与物料信息充分交叉，从而精选出最符合用户品味的几十个物料。

· 重排： 调整精排结果的顺序，将相似内容打散，使得用户可以看到丰富多样的推荐结果。

推荐系统的四个步骤

2、推荐算法这样学就对了

推荐算法应该怎么学？

是不管三七二十一狠钻现在最流行的算法，然后就指望一年知识用十年？这显然是不现实的，因为新算法和新模型在未来会层出不穷，不可能每个算法都要靠大力出奇迹的方式去学习。

所以赵传霖博士在书中明确反对孤立、机械地学习算法，而是提倡“透过现象看本质”，要充分理解算法的思想。要想在实际工作中灵活运用，就要悟透算法之道。

本书将重心放在了帮助读者梳理算法的发展脉络，指导读者由“术”入“道”，达到“举一反三”的目的。全书内容可分为三个部分，我们来了解一下各部分的内容。

首先是基础知识部分。介绍了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的 Embedding 技术。

然后介绍推荐系统的各组成模块所使用的算法技术，包括召回、粗排、精排、重排四个模块。还对推荐算法实践中经常遇到的难题给出了应对之道。

这部分内容极具价值，因为书中对多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果等实际应用场景进行细致的分析，定位并解决问题，是作者对大厂经验的直接分享。

最后一部分是写给推荐算法工程师的，涵盖工作中的注意事项、学习方法，以及一些面试求职方面的宝贵建议。毕竟赵博士面试过许多求职者，可谓“阅人无数”，有他为读者把关，进大厂的希望那是相当大的。

通过以上三个部分的学习，读者可以对推荐算法知识融汇贯通，对各种实践场景了然于胸，工作时能做到举重若轻，各种难题纷纷迎刃而解。

结语

赵博士的理念是**“授人以鱼，不如授人以渔”**，他希望通过自己的分享，能让读者透彻理解推荐算法，并且在工作中灵活运用解决实际问题，少走弯路。

本书最大的特点是**“实战**”，书中讲述的都是互联网大厂主流的推荐算法。对于“经典但过时”的协调过滤、矩阵分解算法则干脆不讲，因为大厂都不玩这些了，而且也不是面试时考察的重点，所以没有去浪费笔墨。

本书兼顾理论与实践，除了讲解最基本的算法原理，还聚集于算法工程师的工作实际，关注他们日常遇到的实际难题。例如下面所列问题。

· 新用户与新物料怎么冷启动？

· 如何打开模型的黑盒，以排查问题或找到下一步升级改进的方向？

· 线下 AUC 涨了，但是线上 AB 实验的指标却不涨！这到底是什么原因造成的？

学习技术不仅要“talk”，也要有“code”。 赵博士认为算法工程师也属于广义上的程序员，源代码是最清晰直接的说明文档。所以书中针对核心算法都给出了相应的源码。

书中对于核心代码还给出了说明注释，帮助读者彻底理解算法的重要细节。至此，大厂是怎么玩推荐系统的，可说是一目了然，读者诸君切莫辜负了赵博士，定要多加学习思考，勤于练习。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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