全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力

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第1章【前言】初探推荐系统试看3 节 | 37分钟本章中，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。收起列表视频： 1-1 前言–关于这门课 (11:34) 试看视频： 1-2 推荐系统是什么 (17:01) 视频： 1-3 课程章节导览 (08:02) 第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟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。收起列表视频： 2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上） (18:20) 视频： 2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下） (13:49) 图文： 2-3 推荐系统架构 — 如何设计一个推荐系统视频： 2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56) 图文： 2-5 课程项目微服务API定义视频： 2-6 后端服务框架搭建—召回服务（上） (14:14) 视频： 2-7 后端服务框架搭建—召回服务（中） (16:36) 视频： 2-8 后端服务框架搭建—召回服务（下） (15:49) 视频： 2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45) 视频： 2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12) 第3章【特征工程】为推荐系统准备数据试看11 节 | 164分钟俗话说“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。收起列表视频： 3-1 特征工程—为推荐系统准备食材（上） (09:44) 试看视频： 3-2 特征工程—为推荐系统准备食材（下） (16:04) 视频： 3-3 如何做好特征工程（上） (16:43) 视频： 3-4 如何做好特征工程（中） (17:09) 视频： 3-5 如何做好特征工程（下） (20:26) 图文： 3-6 数据爬虫的编订视频： 3-7 用pandas可视化数据（上） (19:15) 视频： 3-8 用pandas可视化数据（下） (13:26) 视频： 3-9 Spark—业界最流行的大数据框架 (18:26) 视频： 3-10 用Spark处理特征（上） (19:34) 视频： 3-11 用Spark处理特征（下） (12:35) 第4章【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟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。收起列表视频： 4-1 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上） (18:07) 视频： 4-2 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下） (13:13) 视频： 4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上） (13:02) 视频： 4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下） (11:30) 视频： 4-5 实现Item2Vec（上） (13:26) 视频： 4-6 实现Item2Vec（中） (15:00) 视频： 4-7 实现Item2Vec（下） (20:18) 视频： 4-8 用Redis存储Embedding (16:47) 视频： 4-9 最近邻查找算法—如何使用Embedding（上） (18:36) 视频： 4-10 最近邻查找算法—如何使用Embedding（下） (14:22) 视频： 4-11 用FAISS实现LSH (12:26) 视频： 4-12 召回服务最终完善 (17:51) 图文： 4-13 本章重难点梳理第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。第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏至此我们已经完成搭建了一个推荐系统，那么这个系统的效果究竟如何？是否能满足真实线上用户的需求呢？这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨我始终坚信实践和理论同样重要，要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题，本章我们讲解其中几个最经典的问题。第8章【结语】前沿拓展想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空，脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型，希望对同学们有所启发。本课程持续更新中