谢杨易，本科毕业于华中科技大学，硕士毕业于中国科学院大学。主要研究方向为推荐算法、个性化搜索和自然语言处理，历任阿里巴巴算法专家、腾讯应用算法研究员等职位，在搜索和推荐算法领域积累了丰富的经验。CSDN博客专家，原创文章100余篇。发表专利15个，已授权6个。
精通推荐算法：核心模块+经典模型+代码详解
谢杨易
评分 9.1分
《精通推荐算法：核心模块+经典模型+代码详解》系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用户行为序列建模、Embedding表征
