文末送书 | 这就是推荐系统！TikTok、快手等多个一线大厂实战经验总结

｜关于本书｜

推荐系统技术作为近年来非常热门的AI技术，已广泛应用于互联网各行业，从衣食住行到娱乐消费，以及无处不在的广告，背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统，以推荐系统的整体技术框架为切入点，深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块，介绍每个模块的核心技术和业界应用，并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏差与消偏等常见问题和解决方案。此外，还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍，包括强化学习、因果推断、端上智能等。

｜关于作者｜

胡澜涛，毕业于清华大学计算机系，快手推荐算法技术总监。曾任字节跳动高级算法工程师，腾讯高级研究员。在推荐系统领域有丰富的实践经验，负责过包括TikTok、快手、微信看一看在内的多个大规模工业级推荐系统的核心研发工作。主要研究方向为推荐系统，发表相关领域的学术论文6篇，拥有专利5项。

李玥亭，毕业于大连理工大学计算机专业。曾先后就职于百度、小米等公司，参与百度凤巢广告CTR预估模型的研发，负责小米音乐、阅读、应用商店、游戏中心等多个产品推荐服务从0到1的搭建，在搜索、广告、推荐领域有丰富的实战经验。目前转战智能家居领域，探索智能感知、智能决策等AI技术在新场景的落地。

崔光范，毕业于中国科学院软件研究所，爱奇艺助理研究员，负责短视频信息流推荐业务。曾任小米推荐算法工程师，负责应用商店、游戏中心、有品等业务的推荐工作，从零构建了小米垂域业务的深度推荐引擎。主要研究方向是推荐系统、计算广告、搜索等，发表过多篇论文和专利。

易可欣，毕业于北京大学，先后在爱奇艺、快手担任推荐算法工程师，主要研究方向为召回策略与模型、数据挖掘、样本优化等。