推荐系统在我们的生活中已经随处可见,无论是京东、淘宝一类的商品推荐,还是抖音快手的视频推荐,抑或是音乐、电影、图书的推荐等等。
推荐系统的核心任务就是通过分析历史/内容数据,来给用户推荐可能会喜欢/购买的物品(这里物品是广义上的), 更进一步来讲,推荐系统的关键由下面三个部分组成:
在可见的未来,推荐系统无疑会成为所有数据型产品的标配。近年来关于推荐的研究,无论是学术界还是工业界都在逐步增多,可以说是当前的「热门方向」了。
不过对于刚刚接触这个领域的同学来说,想要独立构建一套完善且稳定的推荐系统是一件比较困难的事情。这其中会涉及到「算法、召回架构、排序、特征抽取、在线排序和多目标排序」等方方面面的知识。必须得对这些知识点深入理解并熟练掌握,才能构建出完善的具备商业价值的推荐系统。
显然,如果只是自己摸索还是有些困难的,而且很难涉及全面。刚好随着我们公号的发(fen)展(si)壮(zeng)大(zhang),小磊同学迎来了第一次恰饭的机会。
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主要内容包括:「推荐系统架构、冷启动算法、用户画像、召回技术、CTR预估模型、视频推荐竞赛实战、Graph Embedding、分布式训练、实时计算与在线学习」等。
「两位课程讲师均为BAT推荐系统相关业务的技术负责人,拥有丰富的研究经历和实战经验。」
课程中,他们将直接展示BAT、头条、 Google等推荐系统的核心业务、数据和场景,从而足不出户便可获得在顶级公司的宝贵技能和经验。
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