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图书信息
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检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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| ISBN： | 9787111706076 |
定价： | ￥79.00 |
| 作者： | 康善同编著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2022年06月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 10,194页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP181;G254.928 |
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87
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2026-02-06
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图书简介 | | 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。 |
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