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聊聊推荐系统

帅地谈编程 | 专注于写编程相关的知识 2021/08/30 09:38
这两天,有种把某宝卸载的冲动,它的“猜你喜欢”推荐简直是我肚子里的蛔虫,每次看都忍不住剁手,钱包就这么日渐消瘦……但从技术的角度想想,不得不说阿里的推荐系统的确做得不错。
其实,除了电商平台,阅读、听音乐、刷剧、搜索等,大多也加入了个性化推荐环节,无一不是通过推荐系统来实现的:对信息进行过滤,进而预测用户对事物的评分和喜好。在这些平台从个性化推荐中尝到了商业的甜头后,推荐系统工程师也随之成为炙手可热的岗位。
但我发现,在推荐系统的技术应用上,大厂们一骑绝尘,中小厂却很少使用,甚至有些工程师一看到推荐系统的各种算法,再加上机器学习这一类高大上的名词,就怵得发慌。
这里,分享给你一个推荐系统 最全知识框架图 ,几乎涵盖了推荐系统的全部核心知识点,可以帮你建立起对推荐系统的全面认知。
新知达人, 聊聊推荐系统

这张图出自邢无刀(陈开江),他是贝壳找房资深算法架构师,曾任新浪微博资深算法工程师,考拉 FM 算法主管。邢无刀有 10 年推荐系统方向从业经历,在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时,他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者,有长期的技术写作经验。
之前,订阅了他的专栏 《推荐系统三十六式》 ,追着更新看了一遍,今年抽空又二刷了,既有广度又有深度,可以看出非常用心,不敢说学完就能 100% 掌握推荐系统,但解决工作中 80% 以上的问题不在话下。
在专栏中,他从 5 大模块出发,梳理了完整的推荐系统知识脉络,精讲了 20 个推荐系统算法原理和 10 大算法落地事件案例,帮你彻底掌握推荐系统。另外,推荐系统要成功,除了技术以外,还要考虑产品理念和商业价值,这部分是专栏里独家分享的内容,也是非常有前瞻性了,这里推荐给你。

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其实,作为过来人,我可以实实在在地告诉你,推荐系统并没有那么复杂,重要的是掌握正确的学习方法。邢无刀这个专栏循序渐进,从概念讲起,然后到基本原理,再到实战案例,不管你是初学者,还是想要系统学习的开发者,都很合适。
而且,专栏中的案例可以直接拿来用,例如,构建构建一个科学的排行榜体系这篇,正好可以应用到的推荐项目中,还有问答、ugc 推荐或资讯推荐等等,已经推荐给团队里好几个小伙伴了。
在课程最后,他还整理了推荐系统的参考阅读资料,并按照从易到难的顺序将内容重新整理排序,省去了大家寻找资料的时间,相当于直接把“饭”喂到你的嘴边,你只要抓紧时间“吃”就对了。

具体每部分内容,来看目录。

新知达人, 聊聊推荐系统

现在专栏已经完整交付了,邢无刀超出预期的写了 46 讲,篇篇干货,跟着他的思路来,绝对没问题。而且,课程的口碑也一直不错,发文前看了下,近 15,000 个订阅了,截了些留言供你参考:

新知达人, 聊聊推荐系统

邢无刀说“每一件美好的事情,都是恰逢其时的结果,而推荐系统就是那个促成美好事情的丘比特。”所以,当你选择了有价值的方向,就要沿着它勇往直前。
几年后的你,一定会感谢自己今天的付出。
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