最全推荐系统学习路径, 值得收藏

现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。

截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。

如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么简单吗？

信息爆炸同样在学习方面困扰着我们，每年CIKM、KDD、SIGIR上各种作者发布的文章雪花般众多，干货和注水文混杂，我们在学习时很难分辨到底哪篇文章才是自己想要的、谁的方法可以解决我们的问题。

造成目前这种情况的原因是有些朋友在初学推荐系统时，没有梳理好这门课程的条理系统，只是在“小鸡啄米”般读论文，无法将各篇论文中的观点通汇贯通，犹如一盘散沙，导致论文虽然读得多，但却越来越糊涂。

只读论文也是不够的，在实际工作中，我们需要用算法和代码解决各种各样的问题，只停留在理论层面无法从容应对工作，特别是想转行的初学者和在校学生，接触实践的机会少之又少，我们一定要想方设法自己寻找实践的机会，做项目、打比赛，锻炼自己解决企业问题的能力，提高找工作的竞争力。

>>推荐系统是什么<<

说了这么多行业的现状，简单聊一下推荐系统本身。

在业务层面是指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。

在业务层面包括召回、粗排、排序、重排几项技术，是在移动互联网时代应运而生的一项科技。

>>如何学习推荐系统<<

我这边整理了一个完整的思路可以分享给大家。第一步需要巩固和补足通用知识的基础，分别从算法基础、机器学习、代码能力、工程能力四个方面学习。

算法基础包含高等数学、线性代数、概率论、离散数学。

机器学习包含传统模型、深度学习模型、图模型、NLP相关模型。

代码能力需要掌握编程语言（Python）、深度学习框架（TF/PyTorch）、大数据工具（Spark）。

工程能力方面则需要掌握数据存储、处理耗时、分布式计算、计算效率等。

第二步开始学习推荐算法，依次深入学习召回、排序、重排三个大项。

召回模块需要学习热门召回/规则策略、itemCF/userCF、item2vec向量协同、nede2vec图关联协同、FM模型化召回、youtubeDNN/MIND深度化召回。

排序模块需要学习LR线性模型、GBDT树模型、FM模型、DeepFM、MMOE模型。

重排模块需要掌握规则策略、运营策略、LR模型、强化学习等。

>>干货福利<<

在此也给大家准备了福利，我邀请到本次推荐系统正式课的老师，录制了推荐系统的试学项目，一共有5节，对大家了解算法实践以及准备求职面试有很大的帮助。

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0基础入行推荐系统

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正式课程

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推荐系统

基础

第一章 推荐系统概述

• 推荐系统应用概述

• 推荐系统逻辑概述

• 推荐系统技术架构

第二章 经典推荐算法（上）

• 经典推荐算法的应用

• 倒排索引与TF-IDF

• 基于用户/物品的协同过滤算法

• 协同过滤与TF-IDF的优化方向

• 基于隐语义/矩阵分解的推荐算法

• 基于图模型的推荐算法

第二章 经典推荐算法（下）（多特征）

• 基于逻辑斯特回归的推荐算法

• poly2特征交叉推荐算法

• GBDT/GBDT+LR推荐算法

• FM推荐算法

• FFM推荐算法

• MLR(LS-PLM)推荐算法

第三章 深度学习推荐算法（上）

• 经典推荐算法与深度推荐算法的关系

• 深度推荐算法的进化历程

• AutoRec推荐算法

• NeuralCF推荐算法

• Wide&Deep推荐算法

• DeepFM推荐算法

• Deep&Cross推荐算法

• DeepCrossing推荐算法

• FNN推荐算法

• PNN推荐算法

• NFM推荐算法

第三章 深度学习推荐算法（下）

• AFM推荐算法

• DIN推荐算法

• DIEN推荐算法

• 基于多目标学习的推荐算法

• 基于强化学习的推荐算法

第四章 嵌入技术

• Embedding技术的应用

• Word2Vec的CBOW算法及优化

• Word2Vec的SkipGram算法及优化

• Item2Vec与双塔模型

• 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 多视角推荐系统

• 特征工程应用

• 特征工程的流程常见思路

• 特征工程典型工程问题

• 模型与特征实时性

• 召回与排序的典型策略

• 算法优化目标的选择

第六章 推荐系统冷启动

• 推荐系统冷启动应用与典型问题

• 冷启动多层级策略

• 新用户的冷启动策略和算法

• 新物品的冷启动策略和算法

• 系统的冷启动策略和算法

• 贝叶斯参数估计

• Thompson采样

• UCB算法

• Lin-UCB算法

第七章 推荐系统的工程实现与评估

• 推荐系统的数据流框架

• 推荐系统的分布式离线训练方法

• Parameter Server解析

• 推荐模型的上线部署方法

• tf-Servering的解析

• 推荐系统的典型离线与线上评估方法与指标计算

• A/B实验框架解析

第八章 推荐系统前沿研究

第九章 课程总结

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入门

实战

一. 推荐系统的整体架构

通过对推荐系统的整体架构的学习，建立对推荐系统及其各个模块的整体了解

知识点：推荐系统架构、召回模块、排序模块

二. MatrixCF在资讯推荐场景中召回和排序的应用

基于资讯或者电商业务系统数据，搭建一套简单的资讯推荐或者电商推荐系统，为系统增加个性化模块，提升用户的体验及用户停留时长，点击率及转化率。

知识点：机器学习相关：协同过滤，矩阵分解

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进阶项目

实战

一. FM在电商场景中的召回和排序应用

利用更多特征信息，从特征层面进行业务优化，提升在电商场景中召回和排序的效果

知识点：开发工具Python、Redis；FM算法

二. 深度学习模型在召回和排序中的应用

优化模型，从模型层面进行进一步对召回和排序进行优化提升业务指标

知识点：deepFM、DIN、FIBINET

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高阶项目

实战

一. 基于Deep&cross Network的广告场景排序应用

锻炼学员对算法模型如何运用于实际的广告场景中，使学员有着算法和工程的能力提升

二. 基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用

通过多目标模型的学习让学员了解算法模型在具体的应用场景中有着不一样的表示方式，使学员能够灵活地运用算法模型

0 5

拓展项目

学习

推荐系统论文课程：CAN、MIND、PLE、DAT、FIBINET

拓展模块：深度模型在招聘业务中的应用、图算法-在推荐业务中的应用、搜索引擎的核心技术

0 6

就业面试

指导

全方位讲解推荐系统的行业分布情况及岗位相关信息

说透职业发展路线及入职后日常工作内容

洞悉求职面试重点和面试官定夺关键

手把手教学简历的撰写方法和面试规范

老师团队

课程服务

0 1直播教学课程导师面对面专业解答

   

0 2助教全天候答疑

0 3班主任学情跟进+学员学习汇报

保证跟上学习进度  不掉队不延误

0 41V1求职策略沟通、简历指导修改、模拟专业面试

课程收获

01两只脚全部迈入推荐系统领域，夯实理论知识，巩固算法基础

02达到企业对算法岗的要求，了解推荐系统真实业务场景

03形成作品集，增加简历含金量

04模拟真实面试场景为求职做充足的准备

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