适读人群 ：搜索和推荐系统的初中级读者；自然语言处理的初中级读者及爱好者；机器学习的初中级读者及爱好者。NO.1 作者资深 作者均是有多年经验的搜索、推荐、AI方面的技术专家，精通各种算法 NO.2 引领趋势 深入讲解DL、ML、NLP等AI技术和算法在搜索和推荐中的应用 NO.3 精准讲解 针对性讲解搜索和推荐入门**数学基础、原理、架构、算法等核心知识 NO.4 零基础入门 搜索、推荐、AI零基础的读者也能快速掌握基本理论知识和常用实践方法 NO.5 注重实战 包含大量常见架构和实用算法，以及多个搜索、推荐和广告方面的综合案例
本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。 全书一共12章，分为 四大部分。 **部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础 首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识，*后介绍了知识图谱的基础理论。 第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系统原理与架构 首先讲解了搜索系统的架构和原理，帮助读者了解搜索系统的组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中的应用；其次讲解了搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法；*后讲解了评价搜索系统的指标体系。 第三部分（第 7 ～ 9 章） 推荐系统原理与架构 首先讲解了推荐系统的架构和原理；其次讲解了推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型；*后讲解了评价推荐系统的指标体系。 第四部分（第 10 ～ 12 章） 实战应用 首先介绍三种常见的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次讲解了搜索系统和推荐系统的应用；*后介绍了如何充分结合AI与工程在工业界发挥作用。
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