“搜推廣”是企業里離錢最近的崗位，在CV/NLP越來越卷的當下，很多朋友起了轉推薦算法的念頭。我就經常收到此類私信和留言。今天這篇文章打算跟大家聊一聊轉行推薦算法的問題。

從前途角度考慮，我是非常建議的。

1

大廠必備核心——推薦系統

從商業角度來講，互聯網主要起到平臺作用，構建多方溝通橋梁，例如淘寶對應賣家和賣家，頭條是信息產出方和讀者，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，才能進一步的轉化，達到盈利。這時候，推薦系統可能是一整個系統的核心。

在算法層面，人力層面，非常需要擁有推薦系統相關知識的人才，這是算法工程師、數據科學家等職業非常好的去處。

同時，推薦算法擇業面廣，可無障礙轉搜索、廣告精準投放

因為從模型角度，推薦系統幾乎涵蓋了所有機器學習能解決問題的結構，并且嘗試了各種特征工程方法，構建了很多重要的模型結構。

上游：相關性特征（內容、用戶及其匹配信息）、環境特征（時間和地點）、熱度特征（熱點信息等）和協調特征，從抽象層面，有一些現實的、具體的特征，也有經過特殊化處理和轉化的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，知識結構完整和詳細，同時這些模型也經受住了實踐的檢驗，例如而很多類似樸素貝葉斯、SVM等可能在學術界很火的模型而且這些模型十分完整，具有很強的借鑒意義。

在過去也從未有過這樣的機會——學好推薦算法，一個新人入職就有20~40萬年收入：

BOSS直聘2020年四季度人才吸引力報告顯示，推薦算法已經連續2年成為平均薪資最高的崗位，平均年薪高達近40W。

但這里存在幾個問題，很多欲從事推薦系統的同學大多數學習的方式是自學，缺少企業項目實踐

而推薦算法是一個非常貼近業務的工作，業務理解>數據建設度>算法模型。業務中涉及的指標、技術、迭代過程一定要清楚，企業級的項目實踐必不可少！

除此之外，協同過濾的itemCF，userCF區別適用場景是哪些？推薦系統的大概步驟，怎么冷啟動？協同過濾中的算法怎么細分？

xgb原理推導、fm原理和推導、常見的優化算法、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界做推薦系統，都會被推薦領域的”老鳥“們一眼識別出小白屬性。

今天給各位粉絲一個福利，我邀請來我的老朋友smion，他在一線大廠做推薦算法工程師，在實際的業務場景應用這塊建樹頗深。

關于推薦系統的學習路徑以及學習方法，他已經濃縮成了一套學習資料：

僅需4招，幫你搞定推薦系統實戰

一、推薦系統前沿技術

二、推薦算法主流框架

三、推薦系統主流業務應用

四、推薦算法崗面試要點

前99名粉絲，掃碼回復“TJ”

0元觀看體驗課

（僅今天領取有效，12小時后失效）

以下為付費課程完整大綱

從0到1?

搞定推薦項目實戰

國家級機器學習導師| 企業項目實踐

助教全天伴學、系統理論輸入、還原大廠面試

1

算法理論系統培訓

第一章 推薦系統概述

• 推薦系統應用概述

• 推薦系統邏輯概述

• 推薦系統技術架構

第二章 經典推薦算法（上）

• 經典推薦算法的應用

• 倒排索引與TF-IDF

• 基于用戶/物品的協同過濾算法

• 協同過濾與TF-IDF的優化方向

• 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 深度學習推薦算法（上）

• 經典推薦算法與深度推薦算法的關系

• 深度推薦算法的進化歷程

• 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 深度學習推薦算法（下）

• AFM推薦算法

• DIN推薦算法

• DIEN推薦算法

• 基于多目標學習的推薦算法

• 基于強化學習的推薦算法

第四章 嵌入技術

• Embedding技術的應用

• Word2Vec的CBOW算法及優化

• Word2Vec的SkipGram算法及優化

• 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

• 特征工程應用

• 特征工程的流程常見思路

• 特征工程典型工程問題

• 模型與特征實時性

• 召回與排序的典型策略

• 算法優化目標的選擇

第六章 推薦系統冷啟動

• 推薦系統冷啟動應用與典型問題

• 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

• 系統的冷啟動策略和算法

• 貝葉斯參數估計

• Thompson采樣

• UCB算法

• Lin-UCB算法

第七章 推薦系統的工程實現與評估

• 推薦系統的數據流框架

• 推薦系統的分布式離線訓練方法

• Parameter Server解析

• 推薦模型的上線部署方法

• tf-Servering的解析

• 推薦系統的典型離線與線上評估方法與指標計算

• A/B實驗框架解析

第八章 推薦系統前沿研究

第九章 課程總結

2

5個企業級項目實踐

一、基于matrixcf在召回和排序中的運用

業務背景：在電影推薦場景中，當人們沒有明確目的，或者說他們目的不明確時，推薦系統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?個強大的智能推薦引擎進行一系列復雜的操作達到實際效果。?

落地場景：基于用戶的行為數據，運用一定的算法和工程技術，發現用戶的隱含興趣偏好，并進行推薦。

項目難點：數據的處理、模型的工業部署

項目知識點：

（1）原始數據的處理，構建模型能夠訓練的數據，離散特征，連續特征， 多值特征等各種數據類型如何轉換成統?的模型輸入格式 。

（2）工業推薦框架，召回服務、排序服務、參數服務、特征服務、預估服務?

（3）工業的角度進行算法模型的開發，matrixCF模型的開發，matrixCF用于召回的結構，matrixCF?于排序的結構?

（4）如何進行推薦（模型預估），召回中如何獲得召回集，排序中如何獲得精排結果?

二、電商場景中精排服務的實踐

業務背景：電商推薦為用戶提供其最有可能產生交互的商品 ( 點擊、購買、分享 )，搜索引擎滿足用戶有明確目的主動查找需求，而推薦系統能夠在用戶沒有明確目的時，幫助他們發現感興趣的物品。?

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：特征工程、召回、排序、重排

項目知識點：機器學習相關：協同過濾、FM等深度學習相關：DeepFM、PNN、word2vec、bert、多?標學習

三、資訊推薦中多路召回的實踐

業務背景：基于資訊或者電商業務系統數據,搭建?套簡單的資訊推薦或者電商推薦系統,為系統增加個性化模塊,提升用戶的體驗及用戶停留時長,點擊率及轉化率。

落地場景：信息流推薦、熱?流推薦、詳情頁推薦、點后推薦

項目難點：多路召回的開發流程和召回的部署流程

項目知識點：開發工具：python, redis；算法：als,item2vec,fm, dssm等

四、資訊場景中的混排機制上的業務問題

業務背景：混排的推薦場景中的應用，理解混排的推薦場景中的意義，與具體的業務結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,提高用戶的內容消費及點擊率,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：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點：python, redis

五、資訊場景中多目標模型的應用

業務背景：資訊場景中通常我們即希望用戶點擊這個新聞同時也希望用戶能喜歡這篇新聞的內容而多看一會，也就是，希望提高點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：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點：多目標應用場景、多目標模型開發、多目標在資訊場景的業務邏輯

3

項目經驗具備可遷移性

目前互聯網大廠的推薦系統框架大同小異。

所有實戰項目基于大廠推薦系統必備框架：matrixCF矩陣分解類型的算法所設計，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用，課程所有項目經驗都具有可遷移性。

4

雙導師小班指導

實行小班制點對點教學，每個班級學員不超過20人，充分照顧每個學員的知識掌握程度，根據學習進度，定制學習計劃。

5

助教全天候答疑

助教實時答疑：小班制教學、老師+助教雙重保障答疑，全面滿足你的求知欲

作業點評輔導：進度匯報+實戰技巧+作業講解+作業發布，想不跟著學都難！

項目匯報：每個項目結束后進行一次項目匯報，輸出倒逼輸入，更快獲得成長

6

還原大廠面試現場

BATJ推薦系統負責人模擬面試場景

√求職行業分析

√簡歷1對1修改

√面試題互動解答

√招聘崗位推薦

7

學完收獲

1、小白輕松上手

哪怕你基礎很差，也能輕松入門，短時間內掌握推薦算法基本原理。

2、扎實掌握推薦算法原理

通過實際項目的操練，加深對基礎知識的理解，透徹理解算法細節和全部推導過程，將學習到的理論知識使用融會貫通，并達到舉?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、業務、數據介紹、數據處理建模，完整的解決方案是怎么樣的，學完之后在技術上可滿足絕大部分推薦系統崗位的要求；

4、提升簡歷含金量

能將項目深化拓展，形成自己的作品。不論是通過為社區貢獻代碼，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。

8

畢業去向

大部分學員畢業后，去往阿里、華為、騰訊、頭條、京東等知名互聯網企業或研究院，以及中科院計算所、清華、北大、浙大等國內著名高效繼續深造。

粉絲福利

我特邀國家級機器學習負責人simon老師，系統教學推薦系統項目課，理論+代碼實操，每一個項目都有代碼復現，并且代碼具有可遷移性，學完就能放到自己的項目使用。

僅需4招，幫你搞定推薦系統實戰

一、解讀推薦系統算法理論

二、搭建推薦算法主流框架

三、實操推薦系統業務應用

四、模擬大廠推薦算法崗面試

前20名粉絲，掃碼回復“TJ”

報名全套項目課

立減1000學費

（僅限今天報名，24小時后失效，需原價購買！）

適合誰學?

? 應屆生想順利求職

? 無企業級項目實戰經驗，面試通過率低

? 0基礎小白入行

? 沒系統學習過算法原理，想快速上手推薦算法

??對現有工作感到不合適

? 遇到瓶頸，迫切想轉行晉升

總結

以上是生活随笔為你收集整理的聊一聊转行推荐的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。