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全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力

模块化拆解底层架构,带你掌控全局,掌握核心技术和关键模型

全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力

难度 中级 时长 21小时 学习人数 125 综合评分 10.00

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实战个性化搜索&推荐系统
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推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!

Daniel
讲师

推荐系统架构师,CTO

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从0到1搭建通用推荐系统,掌握核心算法和技术

在实战中解决具体问题,让知识真正落地

系统

掌握推荐系统架构

广泛使用的模型
高复杂度的项目
全栈知识体系
完整业务流程
熟练

运用常用框架和工具

Spark:海量数据提取
TensorFlow:搭建深度学习模型
Kafka:收集用户行为反馈
Flask:项目微服务框架
深度

拆解核心推荐系统算法

经典的协同过滤算法
最热门的深度学习算法
基于item2vec的特征工程
使用LSH进行最近邻查找
全面

覆盖实践问题和前沿技术

新系统的冷启动问题
增强推荐系统的实时性
利用AB测试对系统进行评估

真正把控全局,获得完整的项目经验

项目架构→模型搭建→数据处理→业务呈现

推荐系统模块架构
推荐系统数据流图
推荐系统业务流程图

兼具深度与广度,覆盖实用算法和模型
拓宽视野的同时提升技术硬实力

遵循真实业务流程,实战微服务模块化项目
代码和方案可二次复用

第1章 【前言】初探推荐系统
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。
第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
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。
第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据
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。
第4章 【召回】筛选出用户的心头好
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。
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。
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想要提升自身实力、完善知识体系,对推荐系统开发感兴趣的开发者和在校生
技术储备
熟悉python编程
对机器学习和数据挖掘有基本了解
了解基本统计学和数学概念
环境参数
python 3.8
Spark 3.1.2
tensorflow 2.7
Redis 6
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