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推荐系统技术学习资源整理

| 作者 刑无刀 关注 3 他的粉丝 发布于 2018年2月26日. 估计阅读时间: 3 分钟 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。

PC 时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。

最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的互联网产品越来越多,Youtube、淘宝、京东、Netflix、今日头条、Amazon等等这些产品都已经从个性化推荐中尝到了商业的甜头。甚至有人说在未来,推荐系统会成为所有数据型产品的标配。

然而推荐系统前方技术蓬勃发展,后方却落地困难。

审视推荐系统的技术应用现状,大厂们一骑绝尘,但太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生,需要去了解哪些知识。比如有人问我这些问题:

1. 我们产品这个阶段需要上线推荐系统吗?推荐系统前期投入大吗?

2. 推荐系统这事容易整吗?里面那些算法到底是怎么回事?

3. 搭建一个推荐系统,这里面有哪些坑?

4. 推荐架构、搜索引擎和广告系统之间应该如何协同?

5. 推荐系统相关的开源软件都有哪些?如何选型?

所以我就顺势写了一个推荐系统相关的专栏,希望能帮助推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。

(扫码或点击此处即刻订阅,现在注册立享30元新人红包)

作者介绍

那我是谁呢?为什么我觉得我适合并且也能够为你讲清楚这些知识点。

我是刑无刀,本名陈开江,现在是链家网资深算法专家,从事算法类产品的研发。在这之前我曾任新浪微博资深算法工程师,考拉FM算法主管。从业8年时间,我的工作和研究范围始终没有超出推荐系统。

这些年,我曾服务过创业公司、传统大公司和大型互联网公司,这些经历也让我见证了大大小小、形状各异的推荐系统的构建过程。又因为我基本都从0到1参与了这些公司的推荐系统,所以我也清楚这中间都有哪些坑。

课程介绍

我知道很多同学一看到推荐系统的各种算法,再加上机器学习等高大上的名词,就怵得慌。其实我也是这么一路过来的,现在我再回过去看推荐系统,其实并没有那么复杂。专栏里,我也是希望能够用通俗易懂、多举例少谈概念的方式帮大家讲清楚各个概念。

当然,这里面有的知识点复杂,有的知识点简单。对于复杂的知识点,你也可以随时给我留言,我再来解释。或者后面我会组织专门的直播来答疑。

下面是专栏的目录,我保证,篇篇干货,深入浅出。只要你跟着我的思路来,就是基础再差,我也保你学会。

到专栏更新中期的时候,我还会和编辑一起整理推荐系统的技能图谱、学习路径,以帮助你更好理解消化这些知识点。

还有,这个专栏是每周一三五更新,中间会有一次到两次的直播答疑,学习过程中,你有任何问题都随时在文章下面留言,我和编辑一起为你答疑解惑。

如何订阅

PC端:

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移动端:

1、点击此处,下载“极客时间”app,注册并登录,领取30元新人红包。

2、从首页轮播图或专栏页进入《推荐系统36式》,完成订阅。

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可以从从0到1将推荐系统落地吗 by 邢 志鹏

请问里面包含能运行的代码示例吗,学了能从0到1构建实时推荐系统

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