最近公眾號(hào)后臺(tái)收到一個(gè)讀者的留言，他在某手機(jī)廠商做CV開(kāi)發(fā)工作，想轉(zhuǎn)行推薦系統(tǒng)，讓我拿拿主意。

從前途角度考慮，我是非常建議的。

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大廠必備核心——推薦系統(tǒng)

從商業(yè)角度來(lái)講，互聯(lián)網(wǎng)主要起到平臺(tái)作用，構(gòu)建多方溝通橋梁，例如淘寶對(duì)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(tái)鞏固流量，才能進(jìn)一步的轉(zhuǎn)化，達(dá)到盈利。這時(shí)候，推薦系統(tǒng)可能是一整個(gè)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(shí)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(shí)，推薦算法擇業(yè)面廣，可無(wú)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(wèn)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(shí)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(guò)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(jí)的DNN，甚至到目前被廣泛使用的wide&deep，知識(shí)結(jié)構(gòu)完整和詳細(xì)，同時(shí)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(guò)去也從未有過(guò)這樣的機(jī)會(huì)——學(xué)好推薦算法，一個(gè)新人入職就有20~40萬(wàn)年收入：

BOSS直聘2020年四季度人才吸引力報(bào)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40W。

但這里存在幾個(gè)問(wèn)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(xiàng)目實(shí)踐

而推薦算法是一個(gè)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(guò)程一定要清楚，企業(yè)級(jí)的項(xiàng)目實(shí)踐必不可少！

除此之外，協(xié)同過(guò)濾的itemCF，userCF區(qū)別適用場(chǎng)景是哪些？推薦系統(tǒng)的大概步驟，怎么冷啟動(dòng)？協(xié)同過(guò)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(jiàn)的優(yōu)化算法、梯度消失/爆炸等，這些問(wèn)題都不是簡(jiǎn)單看幾篇論文，敲幾行代碼就能弄清搞懂的。

不解決這些問(wèn)題，無(wú)論面試還是真正去業(yè)界做推薦系統(tǒng)，都會(huì)被推薦領(lǐng)域的”老鳥(niǎo)“們一眼識(shí)別出小白屬性。

今天給各位粉絲一個(gè)福利，我邀請(qǐng)來(lái)我的老朋友smion，他在一線大廠做推薦算法工程師，在實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用這塊建樹(shù)頗深。

關(guān)于推薦系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑以及學(xué)習(xí)方法，他已經(jīng)濃縮成了一套學(xué)習(xí)資料：

僅需4招，幫你搞定推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

一、推薦系統(tǒng)前沿技術(shù)

二、推薦算法主流框架

三、推薦系統(tǒng)主流業(yè)務(wù)應(yīng)用

四、推薦算法崗面試要點(diǎn)

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搞定推薦項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

國(guó)家級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)師| 企業(yè)項(xiàng)目實(shí)踐

助教全天伴學(xué)、系統(tǒng)理論輸入、還原大廠面試

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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(guò)濾算法

• 協(xié)同過(guò)濾與TF-IDF的優(yōu)化方向

• 基于隱語(yǔ)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(jiàn)思路

• 特征工程典型工程問(wèn)題

• 模型與特征實(shí)時(shí)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(dòng)

• 推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)應(yīng)用與典型問(wèn)題

• 冷啟動(dòng)多層級(jí)策略

• 新用戶的冷啟動(dòng)策略和算法

• 新物品的冷啟動(dòng)策略和算法

• 系統(tǒng)的冷啟動(dòng)策略和算法

• 貝葉斯參數(shù)估計(jì)

• 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(píng)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(píng)估方法與指標(biāo)計(jì)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)

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5個(gè)企業(yè)級(jí)項(xiàng)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(chǎng)景中，當(dāng)人們沒(méi)有明確目的，或者說(shuō)他們目的不明確時(shí)，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(gè)時(shí)候需要?個(gè)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(chǎng)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(xiàng)目難點(diǎn)：數(shù)據(jù)的處理、模型的工業(yè)部署

項(xiàng)目知識(shí)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(kāi)發(fā)，matrixCF模型的開(kāi)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(chǎng)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(gòu)買、分享 )，搜索引擎滿足用戶有明確目的主動(dòng)查找需求，而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒(méi)有明確目的時(shí)，幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的物品。?

落地場(chǎng)景：首頁(yè)推薦、商品詳情頁(yè)推薦、推送頁(yè)推薦等

項(xiàng)目難點(diǎn)：特征工程、召回、排序、重排

項(xiàng)目知識(shí)點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)：協(xié)同過(guò)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(jiǎn)單的資訊推薦或者電商推薦系統(tǒng),為系統(tǒng)增加個(gè)性化模塊,提升用戶的體驗(yàn)及用戶停留時(shí)長(zhǎng),點(diǎn)擊率及轉(zhuǎn)化率。

落地場(chǎng)景：信息流推薦、熱?流推薦、詳情頁(yè)推薦、點(diǎn)后推薦

項(xiàng)目難點(diǎn)：多路召回的開(kāi)發(fā)流程和召回的部署流程

項(xiàng)目知識(shí)點(diǎn)：開(kāi)發(fā)工具：python, redis；算法：als,item2vec,fm, dssm等

四、資訊場(chǎng)景中的混排機(jī)制上的業(yè)務(wù)問(wèn)題

業(yè)務(wù)背景：混排的推薦場(chǎng)景中的應(yīng)用，理解混排的推薦場(chǎng)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(chǎng)景中帶來(lái)的效果，為用戶提供個(gè)性化模塊,提高用戶的內(nèi)容消費(fèi)及點(diǎn)擊率,停留時(shí)長(zhǎng)

落地場(chǎng)景：首頁(yè)推薦、商品詳情頁(yè)推薦、推送頁(yè)推薦等

項(xiàng)目難點(diǎn)：混排的意義和混排的基本策略

項(xiàng)目知識(shí)點(diǎn)：python, redis

五、資訊場(chǎng)景中多目標(biāo)模型的應(yīng)用

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

落地場(chǎng)景：資訊新聞推薦場(chǎng)景上的首頁(yè)feed流

項(xiàng)目難點(diǎn)：混排的意義和混排的基本策略

項(xiàng)目知識(shí)點(diǎn)：多目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景、多目標(biāo)模型開(kāi)發(fā)、多目標(biāo)在資訊場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯

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項(xiàng)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(xiàng)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(jì)，任何推薦場(chǎng)景都可適用

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

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雙導(dǎo)師小班指導(dǎo)

實(shí)行小班制點(diǎn)對(duì)點(diǎn)教學(xué)，每個(gè)班級(jí)學(xué)員不超過(guò)20人，充分照顧每個(gè)學(xué)員的知識(shí)掌握程度，根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度，定制學(xué)習(xí)計(jì)劃。

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助教全天候答疑

助教實(shí)時(shí)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(píng)輔導(dǎo)：進(jìn)度匯報(bào)+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(xiàng)目匯報(bào)：每個(gè)項(xiàng)目結(jié)束后進(jìn)行一次項(xiàng)目匯報(bào)，輸出倒逼輸入，更快獲得成長(zhǎng)

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還原大廠面試現(xiàn)場(chǎng)

BATJ推薦系統(tǒng)負(fù)責(zé)人模擬面試場(chǎng)景

√求職行業(yè)分析

√簡(jiǎn)歷1對(duì)1修改

√面試題互動(dòng)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(shí)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(guò)實(shí)際項(xiàng)目的操練，加深對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)的理解，透徹理解算法細(xì)節(jié)和全部推導(dǎo)過(guò)程，將學(xué)習(xí)到的理論知識(shí)使用融會(huì)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(gè)項(xiàng)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(jiǎn)歷含金量

能將項(xiàng)目深化拓展，形成自己的作品。不論是通過(guò)為社區(qū)貢獻(xiàn)代碼，還是做出具有demo效果的成果，來(lái)增加自己求職簡(jiǎn)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(jì)算所、清華、北大、浙大等國(guó)內(nèi)著名高效繼續(xù)深造。

粉絲福利

我特邀國(guó)家級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人simon老師，系統(tǒng)教學(xué)推薦系統(tǒng)項(xiàng)目課，理論+代碼實(shí)操，每一個(gè)項(xiàng)目都有代碼復(fù)現(xiàn)，并且代碼具有可遷移性，學(xué)完就能放到自己的項(xiàng)目使用。

僅需4招，幫你搞定推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

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

前20名粉絲，掃碼回復(fù)“TJ”

報(bào)名全套項(xiàng)目課

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適合誰(shuí)學(xué)?

? 應(yīng)屆生想順利求職

? 無(wú)企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，面試通過(guò)率低

? 0基礎(chǔ)小白入行

? 沒(méi)系統(tǒng)學(xué)習(xí)過(guò)算法原理，想快速上手推薦算法

??對(duì)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)

以上是生活随笔為你收集整理的有粉丝想转行推荐算法，我觉得......的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。