全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力|完结无秘

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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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