全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力

admin · 发表于 2022-5-17 23:43:45

课程目标 -->
            从0到1搭建通用推荐系统，掌握核心算法和技术
            在实战中解决具体问题，让知识真正落地


                     系统

                     掌握推荐系统架构
                     广泛使用的模型

                     高复杂度的项目

                     全栈知识体系

                     完整业务流程



                     熟练

                     运用常用框架和工具
                     Spark：海量数据提取

                     TensorFlow：搭建深度学习模型

                     Kafka：收集用户行为反馈

                     Flask：项目微服务框架



                     深度

                     拆解核心推荐系统算法
                     经典的协同过滤算法

                     最热门的深度学习算法

                     基于item2vec的特征工程

                     使用LSH进行最近邻查找



                     全面

                     覆盖实践问题和前沿技术
                     新系统的冷启动问题

                     增强推荐系统的实时性

                     利用AB测试对系统进行评估








            课程亮点 -->
            真正把控全局，获得完整的项目经验
            项目架构→模型搭建→数据处理→业务呈现




                                 从项目架构、模型搭建到数据处理，真正把控全局
获得完整的项目经验 -->

                                 推荐系统模块架构


                                 从项目架构、模型搭建到数据处理，真正把控全局
获得完整的项目经验 -->

                                 推荐系统数据流图


                                 真正把控全局，获得完整的项目经验 -->
                                 项目架构→模型搭建→数据处理→业务呈现 -->

                                 推荐系统业务流程图


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            兼具深度与广度，覆盖实用算法和模型
拓宽视野的同时提升技术硬实力

            遵循真实业务流程，实战微服务模块化项目
代码和方案可二次复用











                  课程大纲 -->
                                                         第1章  【前言】初探推荐系统
                  本章中，将对课程内容安排和知识脉络进行介绍，帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。
                                                                              第2章  【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
                  本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构，了解一个推荐系统由哪些组件构成，以及各自的作用；我们会一起用Python搭建起课程项目的基本框架，并尝试端到端地运行起整个项目。
                                                                              第3章  【特征工程】为推荐系统准备数据
                  俗话说“巧妇难为无米之炊”，特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。
                                                                              第4章  【召回】筛选出用户的心头好
                  召回层作为推荐系统的第一道筛选流程，负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略，以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。
                                                                              第5章  【排序】对推荐结果进行精确排序
                  在一次推荐请求中，用户最终浏览到的结果条目往往十分有限，因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序，从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。
                                                                                                                                                                                                      查看完整目录








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