检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用

1. 聚焦互联网三大核心业务，详细阐述了检索匹配的理论和演进历史。 2. 通过落地一个基于深度学习算法模型的分布式机器学习业务案例来加深读者理解。 3. 随书免费赠送全部案例源代码和超过180分钟的高清学习视频。

这是一本深度剖析深度学习在互联网搜索、广告、推荐系统三大核心业务中应用的专业书籍。本书首先介绍了深度学习的理论基础和应用场景，包括生物神经网络、人工神经网络以及业务问题建模等概念，并详细阐述了深度学习模型分类、模型服务中台、分布式机器学习以及深度学习软件框架等深度学习的应用知识。 书中深入探讨了深度神经网络高效的原因及其局限性，揭示了深度神经网络之所以能够高效地处理各种复杂任务，主要得益于其独特的网络结构和训练方法。同时，也指出了深度神经网络在训练时需要大量的计算资源和时间，以及其可解释性较差和泛化能力受限等局限性。 在探讨深度学习在搜索广告推荐系统中的应用时，本书详细介绍了标签拼接、特征处理、模型构建、模型训练与预测等关键环节。书中还详细介绍了DNN模型在业务中的实现流程，包括如何通过深度学习算法模型对搜索、广告、推荐系统中的用户和商品进行匹配，以及如何通过模型训练和在线预测来提高系统的性能。 本书还深入探讨了检索匹配算法的基本思路和演进历史，包括有表示匹配和无表示匹配等算法，以及这些算法在互联网业务中的应用和演进。同时，也介绍了DSSM模型的应用广泛性和业务效果，以及分布式计