这就是推荐系统：核心技术原理与企业应用

推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景，已广泛应用于各行业的互联网应用，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、推荐偏置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。

这是一本深入探讨推荐系统核心技术原理与企业应用的书籍。全书以推荐系统的整体技术框架为切入点，详细剖析了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，并介绍了每个模块的核心技术和业界应用。 书中首先介绍了推荐系统技术框架概览，包括其组成部分、核心模块以及前沿技术的应用。接着，深入探讨了内容理解的实践方法，包括文本内容理解、音频内容理解、图片内容理解或者对几种内容模态融合的理解。书中还详细介绍了用户画像的概念和重要性，以及召回的基本逻辑和方法论。 在排序阶段的基本逻辑和方法部分，书中详细阐述了如何聚合多路召回源和全局统一打分。同时，书中也探讨了重排序的必要性和作用，以及重排模型建模的出发点。 针对推荐系统中的冷启动问题，书中提出了新用户推荐冷启动的策略与优化方法，并探讨了提升推荐系统实效性的方法。此外，书中还介绍了端上智能在推荐系统中的应用，以及AB实验平台的重要性。 书中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。在介绍推荐系统技术优势时，书中强调了丰富的数据样本、Slate-Q技术、推荐系统大时代以及机器学习技术发展红利等方面