課程簡介
隨著移動互聯(lián)網的深入發(fā)展,相信大家對如下場景并不陌生:
打開新聞APP,會自動展現(xiàn)喜歡看的內容 打開音樂軟件,推薦的都是我們想聽的歌 打開淘寶,推送的都是想買的東西
這就是推薦系統(tǒng)的功勞,推薦系統(tǒng)已經深入到我們生活的每一個角落。隨著計算能力的
突破,大數(shù)據應用的普及,很多應用都能做到千人千面,毫不夸張地說,未來推薦系統(tǒng)
會成為所有數(shù)據型產品的標配。個性化時代已經到來!
推薦系統(tǒng)是一種高效的信息分發(fā)解決方案,對于任何一家提供產品/服務的toC互聯(lián)網公
司,利用推薦系統(tǒng)都可以高效地進行內容的分發(fā)與推薦,從而更好為公司提升用戶使用
體驗、創(chuàng)造商業(yè)價值。
但是,構建一套完善、穩(wěn)定、高效、低成本、靈活的推薦系統(tǒng)是一件非常困難的事情,
涉及到數(shù)據、算法、工程、產品交互、業(yè)務指標等方方面面,只有對這些知識點有深入
全面的了解,再結合公司的業(yè)務才能構建出具備商業(yè)價值的推薦系統(tǒng),而這正是本次課
程的目標。本次課程將工業(yè)級推薦系統(tǒng)所涉及到的所有核心知識點進行歸納、總結、濃
縮,并結合案例來幫助學員學習怎么打造出一套有價值的工業(yè)級推薦系統(tǒng)。
我從2010年開始一直從事推薦系統(tǒng)與大數(shù)據相關研發(fā)工作,熟悉推薦系統(tǒng)全鏈路相關技
術點,在推薦算法、工程實踐、推薦業(yè)務與產品、推薦價值產出等方面積累了豐富的實
戰(zhàn)經驗,本次課程也是作者多年實踐經驗的濃縮與提煉。
期望本次課程可以幫助學員更好、更全面地理解工業(yè)級推薦系統(tǒng)相關的知識點,學以致
用,讓推薦系統(tǒng)真正幫助企業(yè)更有效地分發(fā)內容、產出商業(yè)價值!
目標收益
學習完本課程后,學員的主要收獲有:
(1) 從企業(yè)級應用的角度對推薦系統(tǒng)有一個全面的認知,知道推薦系統(tǒng)的技能要求、價值、應用場景;
(2) 了解最主流的推薦算法基本原理;
(3) 熟悉推薦系統(tǒng)的產品形態(tài),針對不同的產品怎么更好地整合推薦系統(tǒng)以發(fā)揮業(yè)務價值;
(4) 了解在真實業(yè)務場景中怎么做好推薦系統(tǒng),讓推薦系統(tǒng)真正產生商業(yè)價值;
(5)獲得講師十多年實踐推薦系統(tǒng)的經典案例和經驗;
培訓對象
本課程適合對推薦系統(tǒng)感興趣的或者自身工作與推薦系統(tǒng)相關的算法工程師
課程大綱
第一篇:推薦系統(tǒng)背景知識介紹 |
1. 推薦系統(tǒng)介紹與知識儲備; 2. 推薦系統(tǒng)應用場景及價值; 3. 推薦系統(tǒng)團隊組成及角色定位; 4. 推薦系統(tǒng)的未來發(fā)展; |
第二篇:推薦系統(tǒng)算法 |
1. 數(shù)據與特征工程; 2. 推薦系統(tǒng)離線評估; 3. 基于內容的推薦算法; 4. 協(xié)同過濾推薦算法; 5. 矩陣分解推薦算法; 6. 深度學習推薦算法; 7. 推薦系統(tǒng)排序算法; 8. 推薦系統(tǒng)冷啟動; 9. 實時推薦系統(tǒng); |
第三篇:推薦系統(tǒng)工程 |
1. 開源平臺及工具介紹; 2. 推薦系統(tǒng)業(yè)務流與架構; 3. 推薦系統(tǒng)AB測試; 4. 在線評估:指標體系; 5. 推薦系統(tǒng)服務; 6. 推薦系統(tǒng)解釋; |
第四篇:推薦系統(tǒng)產品與交互 |
1. 推薦系統(tǒng)常用業(yè)務場景與產品形態(tài)介紹; 2. 推薦系統(tǒng)的UI交互介紹; 3. 推薦要素的視覺展示; |
第五篇:工業(yè)級推薦系統(tǒng)案例 |
1. 怎樣從零開始構建一個工業(yè)級推薦系統(tǒng); 2. 相似推薦案例; 3. 個性化推薦案例; 4. 信息流推薦案例; |
第一篇:推薦系統(tǒng)背景知識介紹 1. 推薦系統(tǒng)介紹與知識儲備; 2. 推薦系統(tǒng)應用場景及價值; 3. 推薦系統(tǒng)團隊組成及角色定位; 4. 推薦系統(tǒng)的未來發(fā)展; |
第二篇:推薦系統(tǒng)算法 1. 數(shù)據與特征工程; 2. 推薦系統(tǒng)離線評估; 3. 基于內容的推薦算法; 4. 協(xié)同過濾推薦算法; 5. 矩陣分解推薦算法; 6. 深度學習推薦算法; 7. 推薦系統(tǒng)排序算法; 8. 推薦系統(tǒng)冷啟動; 9. 實時推薦系統(tǒng); |
第三篇:推薦系統(tǒng)工程 1. 開源平臺及工具介紹; 2. 推薦系統(tǒng)業(yè)務流與架構; 3. 推薦系統(tǒng)AB測試; 4. 在線評估:指標體系; 5. 推薦系統(tǒng)服務; 6. 推薦系統(tǒng)解釋; |
第四篇:推薦系統(tǒng)產品與交互 1. 推薦系統(tǒng)常用業(yè)務場景與產品形態(tài)介紹; 2. 推薦系統(tǒng)的UI交互介紹; 3. 推薦要素的視覺展示; |
第五篇:工業(yè)級推薦系統(tǒng)案例 1. 怎樣從零開始構建一個工業(yè)級推薦系統(tǒng); 2. 相似推薦案例; 3. 個性化推薦案例; 4. 信息流推薦案例; |