内容简介
本书是一本系统讲解智能搜索和推荐系统原理、算法与应用的入门指南，旨在帮助零基础读者快速掌握该领域的核心知识。全书从搜索和推荐系统的基础概念出发，逐步深入到算法原理、系统架构和实际应用案例。
内容涵盖搜索系统中的信息检索、索引构建、排序算法（如TF-IDF、BM25等），以及推荐系统中的协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等主流算法。同时，作者结合实际应用场景（如电商、新闻、短视频平台等），详细解析了搜索和推荐系统的设计思路与工程实现。
本书语言通俗易懂，配有大量图表和代码示例，适合计算机相关专业学生、互联网从业者以及对智能系统感兴趣的读者阅读学习。通过本书，读者能够从零开始构建一个简单的搜索和推荐系统，并了解前沿技术如深度学习在推荐中的应用。
目录
推荐序一
推荐序二
第一部分 搜索和推荐系统的基础
第1章 概率统计与应用数学基础知识
第2章 搜索系统和推荐系统常识
第3章 知识图谱相关理论
第二部分 搜索系统的基本原理
第4章 搜索系统框架及原理
第5章 搜索系统中的主要算法
第6章 搜索系统评价
第三部分 推荐系统的基本原理
第7章 推荐系统框架及原理
第8章 推荐系统的主要算法
第9章 推荐系统的评价
第四部分 应用
第11章 搜索应用实战：基于电商的搜索开发
第12章 推荐应用实战：基于广告平台的推荐
推荐序二
第一部分 搜索和推荐系统的基础
第1章 概率统计与应用数学基础知识
第2章 搜索系统和推荐系统常识
第3章 知识图谱相关理论
第二部分 搜索系统的基本原理
第4章 搜索系统框架及原理
第5章 搜索系统中的主要算法
第6章 搜索系统评价
第三部分 推荐系统的基本原理
第7章 推荐系统框架及原理
第8章 推荐系统的主要算法
第9章 推荐系统的评价
第四部分 应用
第11章 搜索应用实战：基于电商的搜索开发
第12章 推荐应用实战：基于广告平台的推荐
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2. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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