深度学习推荐系统

这是一本把推荐系统当作一个完整生命体来拆解的书。作者没有停留在模型公式的堆砌，而是沿着协同过滤、矩阵分解、FM/FFM、GBDT+LR的演化脉络，讲清每一条技术为何诞生、又因什么局限被取代，让读者看清

王喆，毕业于清华大学计算机科学与技术系，美国流媒体公司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：算法工程师带你去面试》等技术书的联合作者。曾担任KDD、CIKM等国际会议审稿人。