编辑推荐
适读人群：
搜索和推荐系统的初中级读者；自然语言处理的初中级读者及爱好者；机器学习的初中级读者及爱好者。
NO.1 作者资深
作者均是有多年经验的搜索、推荐、AI方面的技术专家，精通各种算法
NO.2 引领趋势
深入讲解DL、ML、NLP等AI技术和算法在搜索和推荐中的应用
NO.3 精准讲解
针对性讲解搜索和推荐入门数学基础、原理、架构、算法等核心知识
NO.4 零基础入门
搜索、推荐、AI零基础的读者也能快速掌握基本理论知识和常用实践方法
NO.5 注重实战
包含大量常见架构和实用算法，以及多个搜索、推荐和广告方面的综合案例
本书荣获51CTO 2021年度“受读者喜爱的IT图书”奖。
内容简介
本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。
全书一共12章，分为 四大部分。
*部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础
首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识，*后介绍了知识图谱的基础理论。
第二部分（第 4 ～ 6 章） 搜索系统原理与架构
首先讲解了搜索系统的架构和原理，帮助读者了解搜索系统的组成、工作原理以及知识图谱在搜索系统中的应用；其次讲解了搜索系统中涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法；*后讲解了评价搜索系统的指标体系。
第三部分（第 7 ～ 9 章） 推荐系统原理与架构
首先讲解了推荐系统的架构和原理；其次讲解了推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型；*后讲解了评价推荐系统的指标体系。
第四部分（第 10 ～ 12 章） 实战应用
首先介绍三种常见的搜索引擎工具，包括 Lucene、Solr和Elasticsearch；其次讲解了搜索系统和推荐系统的应用；*后介绍了如何充分结合AI与工程在工业界发挥作用。
作者简介
刘宇
清华大学硕士，现就职于一家跨境电商公司，任技术总监，主要负责该公司搜索推荐业务以及广告的相关技术开发。目前工作的重点是算法在搜索系统、推荐系统、对话系统等具体业务场景下的实际应用。对机器学习、深度学习、大数据应用与开发等颇有研究。合著有《聊天机器人：入门、进阶与实战》一书。
赵宏宇
本科毕业于东北大学；研究生毕业于RIT，主修AI方向。现就职于猎聘网，主要负责猎聘网推荐排序相关的工作。
刘书斌
本科毕业于东北大学，现就职于美团，资深系统开发工程师。曾在唯品会任职，主要负责搜索工程的架构设计与实现等相关工作，在ElasticSearch方面有丰富的工程实践经验。
孙明珠
硕士毕业于南京航空航天大学，现就职于猎聘网，担任高级算法工程师，负责查询理解、解析、扩展等NLP相关的工作。
