智能搜索和推荐系统：原理、算法与应用

本书分为4大部分。第一部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；最后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。

这是一本深入讲解搜索和推荐系统的著作，全书分为四个部分，涵盖了搜索推荐系统的基础、搜索系统的基本原理、推荐系统的基本原理以及应用。在第一部分，作者详细阐述了搜索推荐系统的基础，包括概率统计与应用数学的基础知识，搜索系统和推荐系统的常识，以及知识图谱的相关基础理论。 在第二部分，作者深入讲解了搜索系统的基本原理，包括搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。在第三部分，作者深入讲解了推荐系统的基本原理，包括推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。在第四部分，作者深入讲解了搜索和推荐系统的应用，包括搜索引擎工具、搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。 书中不仅介绍了搜索和推荐系统的基本概念和原理，还详细讲解了如何设计和实现搜索和推荐系统。书中还详细介绍了如何评价搜索和推荐系统的性能，以及如何优化搜索和推荐系统的效果。 书中还详细介绍了如何使用Lucene搜索引擎和Solr搜索引擎等工具，以及如何设计和实现电商搜索系统和广告平台的推荐系统。书中还详细介绍了如何使用Deep FM模型等深度学习模型，以及如何设计和实现基于深度学习的推荐系统。