這兩天，有種把某寶卸載的沖動，它的“猜你喜歡”推薦簡直是我肚子里的蛔蟲，每次看都忍不住剁手，錢包就這么日漸消瘦……但從技術的角度想想，不得不說阿里的推薦系統的確做得不錯。

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其實，除了電商平臺，閱讀、聽音樂、刷劇、搜索等，大多也加入了個性化推薦環節，無一不是通過推薦系統來實現的：對信息進行過濾，進而預測用戶對事物的評分和喜好。在這些平臺從個性化推薦中嘗到了商業的甜頭后，推薦系統工程師也隨之成為炙手可熱的崗位。

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但我發現，在推薦系統的技術應用上，大廠們一騎絕塵，中小廠卻很少使用，甚至有些工程師一看到推薦系統的各種算法，再加上機器學習這一類高大上的名詞，就怵得發慌。

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這里，分享給你一個推薦系統?最全知識框架圖，幾乎涵蓋了推薦系統的全部核心知識點，可以幫你建立起對推薦系統的全面認知。

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這張圖出自邢無刀（陳開江），他是貝殼找房資深算法架構師，曾任新浪微博資深算法工程師，考拉 FM 算法主管。邢無刀有 10?年推薦系統方向從業經歷，在算法、架構、產品方面均有豐富的實踐經驗。同時，他也是中國最專業推薦技術與產品社區之一 ResysChina 的特約作者，有長期的技術寫作經驗。

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之前，訂閱了他的專欄《推薦系統三十六式》，追著更新看了一遍，今年抽空又二刷了，既有廣度又有深度，可以看出非常用心，不敢說學完就能 100% 掌握推薦系統，但解決工作中 80% 以上的問題不在話下。

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在專欄中，他從 5 大模塊出發，梳理了完整的推薦系統知識脈絡，精講了 20 個推薦系統算法原理和 10 大算法落地事件案例，幫你徹底掌握推薦系統。另外，推薦系統要成功，除了技術以外，還要考慮產品理念和商業價值，這部分是專欄里獨家分享的內容，也是非常有前瞻性了，這里推薦給你。

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其實，作為過來人，我可以實實在在地告訴你，推薦系統并沒有那么復雜，重要的是掌握正確的學習方法。邢無刀這個專欄循序漸進，從概念講起，然后到基本原理，再到實戰案例，不管你是初學者，還是想要系統學習的開發者，都很合適。

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而且，專欄中的案例可以直接拿來用，例如，構建構建一個科學的排行榜體系這篇，正好可以應用到的推薦項目中，還有問答、ugc 推薦或資訊推薦等等，已經推薦給團隊里好幾個小伙伴了。

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在課程最后，他還整理了推薦系統的參考閱讀資料，并按照從易到難的順序將內容重新整理排序，省去了大家尋找資料的時間，相當于直接把“飯”喂到你的嘴邊，你只要抓緊時間“吃”就對了。

具體每部分內容，來看目錄。

現在專欄已經完整交付了，邢無刀超出預期的寫了?46?講，篇篇干貨，跟著他的思路來，絕對沒問題。而且，課程的口碑也一直不錯，發文前看了下，近?15,000?個訂閱了，截了些留言供你參考：

邢無刀說“每一件美好的事情，都是恰逢其時的結果，而推薦系統就是那個促成美好事情的丘比特。”所以，當你選擇了有價值的方向，就要沿著它勇往直前。

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幾年后的你，一定會感謝自己今天的付出。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的聊聊推荐系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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