最近推薦系統(tǒng)越來越火爆了

BOSS直聘2020年四季度人才吸引力報告顯示，推薦算法已經(jīng)連續(xù)2年成為平均薪資最高的崗位，平均年薪高達(dá)近50W。

大廠必備核心——推薦系統(tǒng)

從商業(yè)角度來講，互聯(lián)網(wǎng)主要起到平臺作用，構(gòu)建多方溝通橋梁，例如淘寶對應(yīng)賣家和賣家，頭條是信息產(chǎn)出方和讀者，除了要滿足用戶本身的需求，還要考慮到商家的利益。

平臺鞏固流量，才能進(jìn)一步的轉(zhuǎn)化，達(dá)到盈利。這時候，推薦系統(tǒng)可能是一整個系統(tǒng)的核心。

在算法層面，人力層面，非常需要擁有推薦系統(tǒng)相關(guān)知識的人才，這是算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等職業(yè)非常好的去處。

同時，推薦算法擇業(yè)面廣，可無障礙轉(zhuǎn)搜索、廣告精準(zhǔn)投放

因?yàn)閺哪Ｐ徒嵌?#xff0c;推薦系統(tǒng)幾乎涵蓋了所有機(jī)器學(xué)習(xí)能解決問題的結(jié)構(gòu)，并且嘗試了各種特征工程方法，構(gòu)建了很多重要的模型結(jié)構(gòu)。

上游：相關(guān)性特征（內(nèi)容、用戶及其匹配信息）、環(huán)境特征（時間和地點(diǎn)）、熱度特征（熱點(diǎn)信息等）和協(xié)調(diào)特征，從抽象層面，有一些現(xiàn)實(shí)的、具體的特征，也有經(jīng)過特殊化處理和轉(zhuǎn)化的embedding特征。

下游：低維線性的LR、非線性的RF、GBDT，還是更高級的DNN，甚至到目前被廣泛使用的wide&deep，知識結(jié)構(gòu)完整和詳細(xì)，同時這些模型也經(jīng)受住了實(shí)踐的檢驗(yàn)，例如而很多類似樸素貝葉斯、SVM等可能在學(xué)術(shù)界很火的模型而且這些模型十分完整，具有很強(qiáng)的借鑒意義。

在過去也從未有過這樣的機(jī)會——學(xué)好推薦算法，一個新人入職就有40~50萬年收入：

但這里存在幾個問題，很多欲從事推薦系統(tǒng)的同學(xué)大多數(shù)學(xué)習(xí)的方式是自學(xué)，缺少企業(yè)項目實(shí)踐

而推薦算法是一個非常貼近業(yè)務(wù)的工作，業(yè)務(wù)理解>數(shù)據(jù)建設(shè)度>算法模型。業(yè)務(wù)中涉及的指標(biāo)、技術(shù)、迭代過程一定要清楚，企業(yè)級的項目實(shí)踐必不可少！

除此之外，協(xié)同過濾的itemCF，userCF區(qū)別適用場景是哪些？推薦系統(tǒng)的大概步驟，怎么冷啟動？協(xié)同過濾中的算法怎么細(xì)分？

xgb原理推導(dǎo)、fm原理和推導(dǎo)、常見的優(yōu)化算法、梯度消失/爆炸等，這些問題都不是簡單看幾篇論文，敲幾行代碼就能弄清搞懂的。

不解決這些問題，無論面試還是真正去業(yè)界做推薦系統(tǒng)，都會被推薦領(lǐng)域的”老鳥“們一眼識別出小白屬性。

今天給大家介紹一個神器，省下萬元培訓(xùn)費(fèi)：

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助教全天伴學(xué)、系統(tǒng)理論輸入、還原大廠面試

1

算法理論系統(tǒng)培訓(xùn)

第一章 推薦系統(tǒng)概述

• 推薦系統(tǒng)應(yīng)用概述

• 推薦系統(tǒng)邏輯概述

• 推薦系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

第二章 經(jīng)典推薦算法（上）

• 經(jīng)典推薦算法的應(yīng)用

• 倒排索引與TF-IDF

• 基于用戶/物品的協(xié)同過濾算法

• 協(xié)同過濾與TF-IDF的優(yōu)化方向

• 基于隱語義/矩陣分解的推薦算法

• 基于圖模型的推薦算法

第二章 經(jīng)典推薦算法（下）（多特征）

• 基于邏輯斯特回歸的推薦算法

• poly2特征交叉推薦算法

• GBDT/GBDT+LR推薦算法

• FM推薦算法

• FFM推薦算法

• MLR(LS-PLM)推薦算法

第三章 深度學(xué)習(xí)推薦算法（上）

• 經(jīng)典推薦算法與深度推薦算法的關(guān)系

• 深度推薦算法的進(jìn)化歷程

• AutoRec推薦算法

• NeuralCF推薦算法

• Wide&Deep推薦算法

• DeepFM推薦算法

• Deep&Cross推薦算法

• DeepCrossing推薦算法

• FNN推薦算法

• PNN推薦算法

• NFM推薦算法

第三章 深度學(xué)習(xí)推薦算法（下）

• AFM推薦算法

• DIN推薦算法

• DIEN推薦算法

• 基于多目標(biāo)學(xué)習(xí)的推薦算法

• 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法

第四章 嵌入技術(shù)

• Embedding技術(shù)的應(yīng)用

• Word2Vec的CBOW算法及優(yōu)化

• Word2Vec的SkipGram算法及優(yōu)化

• Item2Vec與雙塔模型

• DeepWalk Embedding生成算法

• Line Embedding生成算法

• Node2Vec Embedding生成算法

• EGES Embedding生成算法

第五章 多視角推薦系統(tǒng)

• 特征工程應(yīng)用

• 特征工程的流程常見思路

• 特征工程典型工程問題

• 模型與特征實(shí)時性

• 召回與排序的典型策略

• 算法優(yōu)化目標(biāo)的選擇

第六章 推薦系統(tǒng)冷啟動

• 推薦系統(tǒng)冷啟動應(yīng)用與典型問題

• 冷啟動多層級策略

• 新用戶的冷啟動策略和算法

• 新物品的冷啟動策略和算法

• 系統(tǒng)的冷啟動策略和算法

• 貝葉斯參數(shù)估計

• Thompson采樣

• UCB算法

• Lin-UCB算法

第七章 推薦系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)與評估

• 推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流框架

• 推薦系統(tǒng)的分布式離線訓(xùn)練方法

• Parameter Server解析

• 推薦模型的上線部署方法

• tf-Servering的解析

• 推薦系統(tǒng)的典型離線與線上評估方法與指標(biāo)計算

• A/B實(shí)驗(yàn)框架解析

第八章 推薦系統(tǒng)前沿研究

第九章 課程總結(jié)

2

5個企業(yè)級項目實(shí)踐

一、基于matrixcf在召回和排序中的運(yùn)用

業(yè)務(wù)背景：在電影推薦場景中，當(dāng)人們沒有明確目的，或者說他們目的不明確時，推薦系統(tǒng)需要在海量電影中選擇出人們所喜歡或可能喜歡的電影，這個時候需要?個強(qiáng)大的智能推薦引擎進(jìn)行一系列復(fù)雜的操作達(dá)到實(shí)際效果。?

落地場景：基于用戶的行為數(shù)據(jù)，運(yùn)用一定的算法和工程技術(shù)，發(fā)現(xiàn)用戶的隱含興趣偏好，并進(jìn)行推薦。

項目難點(diǎn)：數(shù)據(jù)的處理、模型的工業(yè)部署

項目知識點(diǎn)：

（1）原始數(shù)據(jù)的處理，構(gòu)建模型能夠訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，離散特征，連續(xù)特征， 多值特征等各種數(shù)據(jù)類型如何轉(zhuǎn)換成統(tǒng)?的模型輸入格式 。

（2）工業(yè)推薦框架，召回服務(wù)、排序服務(wù)、參數(shù)服務(wù)、特征服務(wù)、預(yù)估服務(wù)?

（3）工業(yè)的角度進(jìn)行算法模型的開發(fā)，matrixCF模型的開發(fā)，matrixCF用于召回的結(jié)構(gòu)，matrixCF?于排序的結(jié)構(gòu)?

（4）如何進(jìn)行推薦（模型預(yù)估），召回中如何獲得召回集，排序中如何獲得精排結(jié)果?

二、電商場景中精排服務(wù)的實(shí)踐

業(yè)務(wù)背景：電商推薦為用戶提供其最有可能產(chǎn)生交互的商品 ( 點(diǎn)擊、購買、分享 )，搜索引擎滿足用戶有明確目的主動查找需求，而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒有明確目的時，幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的物品。?

落地場景：首頁推薦、商品詳情頁推薦、推送頁推薦等

項目難點(diǎn)：特征工程、召回、排序、重排

項目知識點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)：協(xié)同過濾、FM等深度學(xué)習(xí)相關(guān)：DeepFM、PNN、word2vec、bert、多?標(biāo)學(xué)習(xí)

三、資訊推薦中多路召回的實(shí)踐

業(yè)務(wù)背景：基于資訊或者電商業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù),搭建?套簡單的資訊推薦或者電商推薦系統(tǒng),為系統(tǒng)增加個性化模塊,提升用戶的體驗(yàn)及用戶停留時長,點(diǎn)擊率及轉(zhuǎn)化率。

落地場景：信息流推薦、熱?流推薦、詳情頁推薦、點(diǎn)后推薦

項目難點(diǎn)：多路召回的開發(fā)流程和召回的部署流程

項目知識點(diǎn)：開發(fā)工具：python, redis；算法：als,item2vec,fm, dssm等

四、資訊場景中的混排機(jī)制上的業(yè)務(wù)問題

業(yè)務(wù)背景：混排的推薦場景中的應(yīng)用，理解混排的推薦場景中的意義，與具體的業(yè)務(wù)結(jié)合的混排策略在推薦場景中帶來的效果，為用戶提供個性化模塊,提高用戶的內(nèi)容消費(fèi)及點(diǎn)擊率,停留時長

落地場景：首頁推薦、商品詳情頁推薦、推送頁推薦等

項目難點(diǎn)：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點(diǎn)：python, redis

五、資訊場景中多目標(biāo)模型的應(yīng)用

業(yè)務(wù)背景：資訊場景中通常我們即希望用戶點(diǎn)擊這個新聞同時也希望用戶能喜歡這篇新聞的內(nèi)容而多看一會，也就是，希望提高點(diǎn)擊率的同事能夠提高閱讀時長，因此，我們需要一個模型既能提高點(diǎn)擊率ctr，也能提高時長

落地場景：資訊新聞推薦場景上的首頁feed流

項目難點(diǎn)：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點(diǎn)：多目標(biāo)應(yīng)用場景、多目標(biāo)模型開發(fā)、多目標(biāo)在資訊場景的業(yè)務(wù)邏輯

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項目經(jīng)驗(yàn)具備可遷移性

目前互聯(lián)網(wǎng)大廠的推薦系統(tǒng)框架大同小異。

所有實(shí)戰(zhàn)項目基于大廠推薦系統(tǒng)必備框架：matrixCF矩陣分解類型的算法所設(shè)計，任何推薦場景都可適用

不論是資訊推薦場景還是電商場景，在推薦召回和排序中都可運(yùn)用，課程所有項目經(jīng)驗(yàn)都具有可遷移性。

4

雙導(dǎo)師小班指導(dǎo)

實(shí)行小班制點(diǎn)對點(diǎn)教學(xué)，每個班級學(xué)員不超過20人，充分照顧每個學(xué)員的知識掌握程度，根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度，定制學(xué)習(xí)計劃。

5

助教全天候答疑

助教實(shí)時答疑：小班制教學(xué)、老師+助教雙重保障答疑，全面滿足你的求知欲

作業(yè)點(diǎn)評輔導(dǎo)：進(jìn)度匯報+實(shí)戰(zhàn)技巧+作業(yè)講解+作業(yè)發(fā)布，想不跟著學(xué)都難！

項目匯報：每個項目結(jié)束后進(jìn)行一次項目匯報，輸出倒逼輸入，更快獲得成長

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還原大廠面試現(xiàn)場

BATJ推薦系統(tǒng)負(fù)責(zé)人模擬面試場景

√求職行業(yè)分析

√簡歷1對1修改

√面試題互動解答

√招聘崗位推薦

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學(xué)完收獲

1、小白輕松上手

哪怕你基礎(chǔ)很差，也能輕松入門，短時間內(nèi)掌握推薦算法基本原理。

2、扎實(shí)掌握推薦算法原理

通過實(shí)際項目的操練，加深對基礎(chǔ)知識的理解，透徹理解算法細(xì)節(jié)和全部推導(dǎo)過程，將學(xué)習(xí)到的理論知識使用融會貫通，并達(dá)到舉?反三

3、可勝任推薦算法工程師

能完整明白并表述一個項目背景、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)介紹、數(shù)據(jù)處理建模，完整的解決方案是怎么樣的，學(xué)完之后在技術(shù)上可滿足絕大部分推薦系統(tǒng)崗位的要求；

4、提升簡歷含金量

能將項目深化拓展，形成自己的作品。不論是通過為社區(qū)貢獻(xiàn)代碼，還是做出具有demo效果的成果，來增加自己求職簡歷的含金量。

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畢業(yè)去向

大部分學(xué)員畢業(yè)后，去往阿里、華為、騰訊、頭條、京東等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或研究院，以及中科院計算所、清華、北大、浙大等國內(nèi)著名高效繼續(xù)深造。

粉絲福利

我們特邀國家級機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人simon老師，將上述完整課程中一部分精華內(nèi)容濃縮成3場直播課。

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一、解讀推薦系統(tǒng)算法理論

二、搭建推薦算法主流框架

三、實(shí)操推薦系統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用

四、模擬大廠推薦算法崗面試

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? 沒系統(tǒng)學(xué)習(xí)過算法原理，想快速上手推薦算法

??對現(xiàn)有工作感到不合適

? 遇到瓶頸，迫切想轉(zhuǎn)行晉升

總結(jié)

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