4.5
用户推荐指数
经济 类型
8.2 豆瓣评分
可以朗读 语音朗读
176千字 字数
2020-07-01 发行日期
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主编推荐语

结合阿里巴巴B2B电商业务场景，深度解析算法对用户、商品、商家的精准刻画，围绕搜索、推荐、营销、直播、端智能等场景建模，还原商业视角的技术思考和落地。

内容简介

本书是阿里巴巴CBU技术部（1688.com）深耕B2B电商15年的经验总结。

阿里巴巴B2B在战略形态上经历了信息平台、交易平台和营销平台的升级迭代，本书聚焦营销平台商业形态背后的算法和技术能力，试图从技术和商业互为驱动的视角阐述技术如何赋能业务，并结合阿里巴巴集团在基础设域和算法创新上的沉淀，打造出智能B2B商业操作系统。

目录

  • 版权信息
  • 作者介绍
  • 前言
  • 第1章 电商四位一体
  • 1.1 人——买家
  • 1.1.1 开源引流
  • 1.1.2 客群画像
  • 1.2 货——货源
  • 1.2.1 价格力
  • 1.2.2 趋势力
  • 1.3 场——内容
  • 1.3.1 智能文案
  • 1.3.2 文案标签化
  • 1.3.3 模型工程优化
  • 1.3.4 展望规划
  • 1.4 商——企划
  • 1.4.1 品类规划定义
  • 1.4.2 波士顿矩阵
  • 1.4.3 CBU品类规划
  • 1.4.4 技术架构
  • 1.4.5 展望规划
  • 第2章 系统工程
  • 2.1 搜索工程
  • 2.1.1 统一入口SP服务
  • 2.1.2 策略平台OpenSE
  • 2.1.3 意图分析QP
  • 2.1.4 在线引擎HA3
  • 2.1.5 离线系统Dump
  • 2.2 推荐工程
  • 2.2.1 召回引擎BE
  • 2.2.2 算分服务RTP
  • 2.3 实时数据工程
  • 2.3.1 概述
  • 2.3.2 数据采集
  • 2.3.3 数据分层
  • 2.3.4 数据服务
  • 2.3.5 数据应用
  • 第3章 搜索算法
  • 3.1 Query查询词理解
  • 3.1.1 Query类目预测
  • 3.1.2 Query改写
  • 3.1.3 Query推荐
  • 3.2 搜索排序
  • 3.2.1 召回
  • 3.2.2 粗排
  • 3.2.3 精排
  • 3.2.4 搜索底部推荐
  • 第4章 推荐算法
  • 4.1 召回
  • 4.1.1 协同过滤
  • 4.1.2 Embedding I2I
  • 4.1.3 DeepMatch
  • 4.2 排序
  • 4.2.1 Wide&Deep模型
  • 4.2.2 DIN
  • 4.2.3 DIEN
  • 4.2.4 DMR
  • 4.2.5 ESMM
  • 第5章 营销算法
  • 5.1 红包
  • 5.1.1 用户敏感度建模
  • 5.1.2 离线红包分配
  • 5.1.3 在线红包分配
  • 5.2 营销优惠券
  • 第6章 多模态内容场景与端智能
  • 6.1 直播推荐算法
  • 6.1.1 多目标学习
  • 6.1.2 用户异构行为
  • 6.1.3 直播排序模型
  • 6.2 短视频推荐算法
  • 6.2.1 短视频推荐概述
  • 6.2.2 基于异构网络图的推荐方案
  • 6.3 榜单算法
  • 6.3.1 榜单生成
  • 6.3.2 榜单召回推荐
  • 6.3.3 榜单内商品排序
  • 6.3.4 榜单个性化文案
  • 6.4 多形态内容混排
  • 6.5 App端智能
  • 6.6 首图个性化
  • 6.6.1 全局最优视角联合打散
  • 6.6.2 跨域召回（从淘宝到1688）
  • 第7章 认知推理
  • 7.1 电商知识图谱
  • 7.1.1 知识工程与专家系统
  • 7.1.2 语义网络与知识图谱
  • 7.1.3 知识图谱构建
  • 7.1.4 知识表示
  • 7.2 知识图谱主题会场
  • 7.3 知识蒸馏
  • 7.3.1 知识蒸馏的起源
  • 7.3.2 多种传递形式的知识蒸馏
  • 7.3.3 知识蒸馏应用于自然语言生成
  • 7.3.4 BERT模型蒸馏
  • 7.4 组货推荐
  • 7.4.1 同款匹配
  • 7.4.2 组货搭配
  • 7.4.3 服饰搭配
  • 第8章 全域中控
  • 8.1 流量中控
  • 8.2 在线动态广告分配
  • 8.3 目标动态规划
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评分及书评

4.5
4个评分
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    给这本书评了
    4.0
    电商从业者值得阅读

    这本书是由阿里巴巴集团和新零售技术事业群 CBU 技术部联合撰写的一本关于阿里巴巴 B2B 电商算法的实战书籍，机械工业出版社出版。这本书的内容基于阿里巴巴 CBU15 年的电商经验总结，详细揭秘了阿里 B2B 背后的核心算法和技术。在过去的 15 年中，阿里巴巴通过不断的技术创新和算法优化，推动了 B2B 电商领域的快速发展。读者可以了解到阿里巴巴如何在 B2B 电商场景下应用算法和大数据技术来解决实际问题，如供应商和采购商的匹配、供应链管理、物流和金融支持等。此外，书中还分享了一些阿里集团内部的技术和算法，对于想了解电商技术和算法的读者来说，是一本不可多得的好书。对于了解阿里巴巴的电商技术和算法非常有帮助，对于想在电商领域有所作为的读者值得阅读。

      1
      评论
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      给这本书评了
      4.0
      阿里巴巴核心算法解析

      阿里是一家数据驱动的公司，数据是核心的资源，也是竞争对手无法攻破的护城河。如何去利用好，这些复杂、多维的数据，去创造收入、赋能生意，其背后最核心的就是算法；这本书里详细解释了，搜索、推荐、内容、会场、榜单和其他重要场景下的算法。最底层的思考点就是如何让买家、卖家、平台三者利益最大化；如果你在外面听各种 “大神” 把阿里的推荐机制说的神乎其神，不如来读读此书，虽然很多算法具体的代码看不懂，但逻辑可以看懂，对于日常淘宝运营工作也受益匪浅；

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      出版方

      机械工业出版社有限公司

      机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。