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互联网时代，商业的核心能源是什么？

答案是流量，小游戏羊了个羊完美地诠释了这一点。

流量从哪里来？怎么分配流量才能最大化收益？

我们今天要聊的推荐算法，其实就是通过对流量及其在各个入口的权重进行合理分配，从而精准地匹配用户与内容/业务，实现业务、用户的增长。

推荐算法是实现推荐系统目标的方法和手段。算法与产品相结合，搭载在高效稳定的架构上，才能发挥它的最大功效。

本期分享的《推荐算法设计与场景应用》专题电子书，汇总了饿了么、阿里巴巴、全民K歌、京东、新浪微博等公司关于推荐算法的业务场景应用案例，以及深度树模型、图机器学习等模型架构和精排、召回等细分阶段的建模实践，可以帮助大家了解和回顾互联网大公司在不同发展阶段遇到的技术问题，以及当时的解决方案，以期帮助有需要的小伙伴更好地深耕搜推广领域。

【电子书目录】

1-饿了么外卖推荐算法中的市场机制与调控手段

2-TDM（Tree-based Deep Match）深度树检索技术

3-阿里1688直播推荐算法实践

4-推荐算法工程师如何应对业务方和老板的灵魂拷问？

5-全民K歌直播推荐算法实践

6-全民K歌推荐业务及系统框架介绍

7-京东推荐算法精排技术实践

8-京东科技推荐算法探索与实践

9-电商推荐系统实践

10-旅行场景下的推荐算法探索

11-招聘商业化场景中的推荐算法应用实践

12-社交场景中的推荐算法应用

13-图推荐算法在E&E问题上的应用

14-深度召回在问完拍卖个性化推荐中的实践

15-微博推荐算法实践与ML平台演进

【电子书获取方式】

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①未关注的新用户将自动获得个人专属海报

②已关注的老用户还需回复 推荐算法

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