智能搜索和推薦系統
內容簡介：
本書是一部面向初學者的搜索和推薦系統實戰寶典。多位資深專傢融合自己豐富的工程實踐經驗，一方面，精準地介紹瞭搜索和推薦系統的理論基礎、工作原理和常見架構；一方面，深入地講解瞭機器學習、深度學習、自然語言處理等AI技術在搜索和推薦系統中的應用場景、主要算法及其實現、工程實踐案例。
全書一共12章，分為 四大部分。
第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推薦系統基礎
首先介紹瞭概率統計與應用數學的基礎知識，然後介紹瞭搜索和推薦系統的常識，最後介紹瞭知識圖譜的基礎理論。
第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系統原理與架構
首先講解瞭搜索系統的架構和原理，幫助讀者瞭解搜索系統的組成、工作原理以及知識圖譜在搜索系統中的應用；其次講解瞭搜索系統中涉及的基本模型、機器學習以及深度學習算法；最後講解瞭評價搜索系統的指標體系。
第三部分（第 7 ～ 9 章） 推薦系統原理與架構
首先講解瞭推薦系統的架構和原理；其次講解瞭推薦系統中涉及的線性模型、樹模型以及深度學習模型；最後講解瞭評價推薦系統的指標體系。
第四部分（第 10 ～ 12 章） 實戰應用
首先介紹三種常見的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次講解瞭搜索系統和推薦系統的應用；最後介紹瞭如何充分結合AI與工程在工業界發揮作用。
作者簡介：
劉宇
清華大學碩士，現就職於一傢跨境電商公司，任技術總監，主要負責該公司搜索推薦業務以及廣告的相關技術開發。目前工作的重點是算法在搜索系統、推薦系統、對話系統等具體業務場景下的實際應用。對機器學習、深度學習、大數據應用與開發等頗有研究。合著有《聊天機器人：入門、進階與實戰》一書。
趙宏宇
本科畢業於東北大學；研究生畢業於RIT，主修AI方向。現就職於獵聘網，主要負責獵聘網推薦排序相關的工作。
劉書斌
本科畢業於東北大學，現就職於美團，資深系統開發工程師。曾在唯品會任職，主要負責搜索工程的架構設計與實現等相關工作，在ElasticSearch方面有豐富的工程實踐經驗。
孫明珠
碩士畢業於南京航空航天大學，現就職於獵聘網，擔任高級算法工程師，負責查詢理解、解析、擴展等NLP相關的工作。
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