本书主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务（搜索、广告、推荐系统）检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演进历史，以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能，包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等，并提供了相应的代码。

全书共11章，分为四大部分。第1部分（第1~2章）介绍了深度学习的相关理论知识；第2部分（第3~6章）介绍了业务中如何上线一个深度学习模型，包括标签拼接、特征抽取、模型训练和预测等流程，采用单机实现；第3部分（第7~9章）介绍了检索算法基本理论以及演进历史，并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例进行了详细理论解析和代码实现；第4部分（第10~11章）介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式，以加快模型的训练速度，从而应对具有海量样本的业务场景。

本书为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频，读者可直接扫描二维码观看。

本书旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现，主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。

图书在版编目（CIP）数据

检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用/康善同编著.—北京：机械工业出版社，2022.6

（大数据科学丛书）

ISBN 978-7-111-70607-6

Ⅰ.①检… Ⅱ.①康… Ⅲ.①机器学习—应用—互联网络—信息检索 Ⅳ.①TP181②G254.928

中国版本图书馆CIP数据核字（2022）第067315号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号 邮政编码100037）

策划编辑：张淑谦 责任编辑：张淑谦

责任校对：徐红语 责任印制：张博

保定市中画美凯印刷有限公司印刷

2022年6月第1版第1次印刷

184mm×240mm·12.75印张·299千字

标准书号：ISBN 978-7-111-70607-6

定价：79.00元

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