主要观点总结
本文介绍了《信息流推荐算法》一书的主要内容，包括推荐算法在信息流产品中的应用，以及该书的特色亮点和章节概要。书中以信息流产品为切入点，深入浅出地介绍了推荐算法的pipeline架构、理论和业务实践，适合当前搜推广行业的一线从业者阅读学习。
关键观点总结
关键观点1: 书籍介绍
《信息流推荐算法》一书由阿里和腾讯资深专家撰写，详细介绍了推荐算法在信息流产品中的实际应用。该书紧扣信息流关键业务问题，从大厂实际业务场景的视角切入，阐述主流推荐算法的设计思想和链路架构。
关键观点2: 书籍亮点
本书亮点包括：作者成长于阿里/腾讯的核心战场，具有大规模推荐系统的实践经验；书中结合业务实践，针对数据预处理、信息茧房、冷启动、消偏等问题提供系统性解决方案；同时介绍推荐系统的价值评估方法和算法、产品协同互补的合作机制。
关键观点3: 书籍内容概要
本书希望从算法工程师和产品经理的双重视角来阐述推荐算法体系，核心内容涵盖信息流产品的内容生态、推荐算法的作用，以及推荐算法的召回、粗排、精排、重排等阶段的算法体系。此外，还介绍召回和排序模型的数据预处理及特征工程相关内容，以及针对信息茧房、冷启动、消偏等问题的解决方案。
关键观点4: 赠书活动
在文末写评论留言（30字以上），有机会获得赠书。截止时间为2024年11月15日。
文章预览
------文末赠书------ 我有个表弟喜欢刷抖音，打开都是性感小姐姐的那种。有一天他好奇地问我为什么。 在移动互联网时代的今天，“信息流”早已深入到了我们的日常生活： 每天醒来，先关注一下头条的热点新闻； 休息时间打开淘宝，看看什么值得买，刷一刷抖音 （ 想看漂亮小姐姐不是 ） ，给自己一些碎片化的快乐； 安排周末出游，先看看小红书达人有什么推荐…… 这些在我们习以为常的生活和娱乐方式的背后，就是那个“比你还了解你自己”的信息流推荐系统。 依托大数据算力和人工智能，推荐系统“毫秒级”地响应用户偏好，为其量身定制内容，提供沉浸式的内容体验，从而也为App带来海量的高粘性用户群体和稳定的商业变现场景。 如果你想深入了解这套个性化算法背后的运作逻辑，又或是对互联网大厂海量用户群和庞大业务体系下
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