一张长图，让你直击推荐系统背后算法、架构、深度学习等运用！

这张长图，凝聚了极客时间 App《推荐系统 36 式》专栏的核心要点，从概念到模型，从深度学习到算法，从架构到开源工具等等，全方面覆盖了搭建一个推荐系统的所有知识点。

值得一读。

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为什么要在这里提推荐系统？

因为，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，推荐系统成了互联网产品的标配。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。

而推荐系统前方的技术蓬勃发展，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，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。

而，这个专栏为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。

本篇文章作者：

刑无刀（本名陈开江），现为链家网资深算法专家，从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师，考拉 FM 算法主管。 刑无刀有 8 年的推荐系统方向从业经历，他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时，他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者，有长期的技术写作经验。

课程介绍：

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。其实刑无刀也是这么一路过来的，现在再回过去看推荐系统，其实并没有那么复杂。专栏里，刑无刀用通俗易懂、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，订阅专栏后可以随时给作者留言，刑无刀会回复和解释，也会组织专门的直播来答疑。

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