入坑推荐系统，拿这个开源项目练手
如果說互聯網的目標就是連接一切，那么推薦系統的作用就是建立更加高效的連接了。
不得不說抖音的推薦系統，太厲害了。刷了啥，立刻記住你的偏好，推薦相似內容，一不小心 2 小時就過去了，讓人欲罷不能，要么日活 6 億呢。
其實“推薦系統”從沒像現在這樣，影響著我們的生活。除了抖音、快手這類短視頻，還有網購時，天貓、京東會為你推薦商品；想看看資訊，頭條、知乎會為你準備感興趣的新聞等等。
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而驅動這些巨頭進行推薦服務的，都是基于深度學習的推薦模型。
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想起 2019 年阿里的千人千面系統，促成了天貓“雙 11” 2684 億成交額。假設通過改進商品推薦功能，使平臺整體的轉化率提升 1%，就能在 2684 億成交額的基礎上，再增加 26.84 億。這就是推薦工程師的最牛的地方，也是為啥人能拿百萬年薪的原因。
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但在一個成熟的推薦系統上，找到提升的突破點并不容易——不能滿足于協同過濾、矩陣分解這類傳統方法，而要建立起完整的“深度學習推薦系統”知識體系，加深對深度學習模型的理解，以及大數據平臺的熟悉程度，才能實現整體效果上的優化。
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所以假期除了刷抖音，我又重新看了看《深度學習推薦系統》這個專欄，2 刷有不少新的啟發。作者王喆，Roku 推薦系統架構負責人，也是咱圈里的大佬，一直深耕在推薦系統、計算廣告領域，經驗非常豐富。他之前出過同名的書，豆瓣評分?9.3，相當高。
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當年我看書的時候，就感覺實踐太少，偏模型原理。所以在聽說王喆開了個實踐專欄時，第一時間就訂閱了，跟著學下來，受益匪淺。讓我完整地把推薦系統的原理捋了一遍。下面王喆總結的「核心知識圖譜」，建議收藏。
最重要的是，實操性特別強。王喆特地為了這個專欄，開發了一個開源項目「 SparrowRecsys」，能讓你親手嘗試，搭建一套完整的深度學習推薦系統（下面有詳細介紹，賊有意思）?？梢哉f是書的實踐版本，里面加入了更多技術細節的實現和討論。
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毫不夸張的說，這個專欄讓我對深度學習推薦系統的認知，提升到了一個新高度，所以很想把它推薦給你，掃碼免費試讀????
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王喆這課，為啥值得買？
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先來說說這個 SparrowRecsys 推薦系統。王喆把它叫做“麻雀推薦系統”，取“麻雀雖小、五臟俱全”之意，它利用了開源的 movielens 數據集，搭建起了包括：
Spark、Flink 特征工程
TensorFlow 深度學習模型訓練
TensorFlow Serving 模型服務
Redis 在線特征數據庫
Jetty Server 推薦服務器
JS 前端實現
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以上這些在內的，一整套深度學習推薦系統。不說它能支撐起一個中大型公司的推薦系統，但是毫無疑問，它可以成為一個工業級推薦系統的種子項目。而這一切，都能在課程里，一步步嘗試搭建起來。
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最后你實現的推薦系統會是這個樣子????
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SparrowRecSys的首頁
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SparrowRecSys的相似電影推薦頁
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在這些前端頁面的背后，是你能實現的一個又一個深度學習模型：
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對于電影的相似推薦功能，王喆會使用各種 Embedding based 的方法，比如 item2vec，graph embedding 等等。
對于推薦功能，會基于 TensorFlow 實現Embedding MLP，Wide&Deep，NerualCF，Two Towers，DeepFM，DIN 等等深度學習模型，然后使用 TensorFlow serving 去進行模型服務。
對于召回層、排序層這些推薦邏輯，也會全盤在基于 Jetty 的推薦服務器中實現。
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整個項目整體的技術架構是下面這個樣子的：
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SparrowRecSys的技術架構
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是不是感覺很牛。其次，專欄本計劃是 30 講，生生寫到 43 講，補充討論了很多熱門的問題。在這里貼 15 個專欄里討論的問題，看專欄留言區的討論，感覺收獲更大。
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最后說說，他是怎樣講解這門課程的？
整體遵循了經典推薦系統的框架，分為 6 部分，學懂了，實現一個工業級的深度學習推薦系統，不成問題，簡單介紹下：
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基礎架構篇：講要從 0 開始實現的推薦系統， Sparrow RecSys 的主要功能和技術架構，也會用到 Spark、Flink、TensorFlow 等業界最流行的機器學習和大數據框架。
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特征工程篇：討論推薦系統會用到的特征，以及主要的特征處理方式，并將其實踐在 Spark 上。此外，還有深度學習中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技術，并帶你實現 Sparrow Recsys 中的相似電影推薦功能。
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線上服務篇：帶你搭建一個推薦服務器，包括服務器、存儲、緩存、模型服務等模塊和相關知識，涉及 Jetty Server， Spark、Redis 的使用。
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推薦模型篇：深度學習推薦模型的原理和實現方法，包括 Embedding+MLP ，Wide&Deep，PNN 等深度學習模型的架構和 TensorFlow 實現，以及注意力機制、序列模型、增強學習等相關領域的前沿進展。
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效果評估篇：效果評估的主要方法和指標，建立起包括線下評估、線上 AB 測試、評估反饋閉環等整套的評估體系，真正能夠用業界的方法，而不是實驗室的指標來評價一個推薦系統。
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前沿拓展篇：講 YouTube、阿里巴巴、微軟、Pinterest 等一線公司的深度學習應用，幫你追蹤業界發展的最新趨勢。
目錄也放這兒了????
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可以說，王喆老師的書也好，課也好，從未叫人失望過，而且他人也特別 nice，經常在專欄下面跟讀者留言互動，這種耐心和責任心，真不是一般人有的。
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沒計劃的學習，都只是作秀。與其花時間找一堆資料，還不如有計劃的消化一個系統的課，更值。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的入坑推荐系统，拿这个开源项目练手的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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