由于近些年深度學習技術的飛速發展，大力加速推動了AI在互聯網以及傳統各個行業的商業化落地，尤其是推薦系統、計算廣告等領域。由于推薦系統與提升用戶量以及商業化變現有著密不可分的聯系，各大公司都放出了眾多推薦系統相關職位，且薪水不菲，目前發展勢頭迅猛。?

大多數欲從事推薦系統相關工作的同學，往往都是通過自學的方式來進行學習，但是這樣很明顯的問題是：

1. 雖然學習了解了很多推薦算法模型，如：協同過濾、FM、DeepFM等，但是卻不清楚這些模型在工業界推薦系統中是如何串聯、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，導致無論面試還是真正去業界做推薦系統，都會被推薦領域的”老槍老炮“們一眼識別出小白屬性。

2. 對于算法原理理解不深刻，這就會導致實際應用時不能很好地將模型的性能發揮出來，另外面試時對于大廠面試官的刨根問底，只能是眼睜睜的丟掉offer。

CF、FM、DSSM、DeepFM等這些推薦業界明星模型，你真的清楚他們的內部運行原理以及使用場景嗎？真的了解FM模型與SVM有什么相似之處嗎？FM固然可以用作為打分模型，但它可以用來做matching嗎，如果可以，如何做？item2Vec模型在業界是如何緩解冷啟動的問題的？雙塔模型優勢在哪？深度模型到底是如何做matching的，是離線計算好結果還是實時的對網絡進行前向計算？DeepFM具體實現時，wide端和deep端的優化方式是一樣的嗎？基于Graph的推薦方法在業界的應用目前是怎樣的？

為了真正全面系統的培養面向工業界的推薦系統人才，貪心學院推出了《推薦系統工程師培養計劃3期》，在前兩期的基礎上做了全面升級，深度探索推薦系統算法知識，并落地實操工業級項目，由資深的推薦系統負責人全程直播講解，幫助你融會貫通，輕松拿offer。?

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01 課程大綱

第一部分：推薦系統之內容理解與畫像構建

Week1?機器學習基礎 邏輯回歸模型 梯度下降法 神經網絡模型 過擬合與正則 常用的評價指標 常用的優化算法 向量、矩陣基礎	Week2 推薦系統基礎 推薦系統概述、架構設計 推薦系統后臺數據流設計 常用的技術棧 推薦系統中的評價指標 簡單的用戶協同 環境搭建
Week3 內容畫像的構建以及NLP技術 內容畫像的搭建基礎 關鍵詞提取技術tf-idf,?textRank LSTM與注意力機制 Attention的幾種常用方式 Self-Attention Multi-head Attention 雙線性Attention NLP工具的使用 MySQL數據庫的搭建與內容畫像存儲	Week4 用戶畫像的構建 用戶畫像與內容畫像的關系 用戶畫像的架構 用戶畫像的擴展 用戶畫像與排序特征 用途：基于標簽的用戶畫像 標簽權重的計算方法（貝葉斯平滑、時間衰減） 基于用戶畫像的召回方法 Redis的搭建與使用 基于Redis的用戶畫像存儲 Hadoop, Hive, Spark等工具使用

第二部分：召回模型與策略、數據與采樣的學問

Week5 傳統Matching方法 MF召回法以及求解 特征值分解 傳統奇異值分解之SVM FunkSVD? ALS方法 SVD++ 基于物品的協同Item-CF	Week6 深度 Matching方法 理解Embedding技術 Embedding為什么有效 Embedding與稀疏ID類特征的關系 Item-CF召回與Item2Vec Airbnb序列召回與冷啟動緩解思路 NCF召回以及變種 YouTube召回方法 從DSSM到雙塔模型 雙塔模型工業界的部署方法 多興趣召回 MIND召回 Faiss工具介紹? KD樹，LSH，Simhash
Week7 Graph Embedding與用戶行為構建圖 隨機游走于傳統協同方法 Deepwalk Node2Vec及其同質性與結構性 LINE? 隨機游走的實現 Alias采樣方法 Neo4j講解 Graph Embedding的實現 Node2Vec的實現	Week8 圖推薦、圖神經網絡、采樣與熱度打壓 Graph Embedding優化 EGS，注意力機制及其變種 Ripple網絡方法 召回層采樣的坑與技巧 熱度抑制 EGES的實現 GCN和GAT? GraphSage

第三部分：排序模型、重排序與多目標

Week9 經典Ranking模型方法 Ranking與用戶畫像 物品畫像 LR模型 GBDT+ LR FM模型詳解、業界使用方法與坑 FFM模型 AUC與GAUC 增量學習與Online Learning 從L1稀疏化、FOBOS到FTRL算法 基于FM實現Ranking精排序	Week10 深度Ranking模型與工業采樣技巧 粗排與精排及其意義 主流深度推薦模型的幾種范式 特征自動組合：Deep&Cross, XDeepFM, PNN 特征重要度提取以及無用特征去噪：AFM，DeepFFM 序列推薦模型：DIN，DIEN，AttRes，Stamp 獨辟蹊徑之序列推薦的優化思路 深度模型工具的介紹與使用 MLSQL DeepCTR等與工業界采樣方法
Week11 重排序與多目標學習 多目標學習的幾種范式 范式一：樣本加權 范式二：多模型融合 范式三：聯合訓練、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的實現

第四部分：實時召回策略與前沿推薦技術

Week12-13 工業界新聞推薦系統中冷啟動與熱點文章實時召回 人群分桶 實時交互正反饋 實時召回與實時畫像技術 人群投票 人群等級投票 降維分發 后驗與先驗的結合 引入注意力機制的優化興趣增加和衰減 熱點文章召回策略 本地文章召回策略 算法策略與運營配合協作	Week14 強化學習與推薦系統、AutoML與推薦系統 強化學習概念、以及在推薦系統中的對應 DP算法本質思想 馬爾科夫決策 蒙特卡洛搜索所樹(MCTS) UCB及其在推薦系統中的應用 湯普森采樣法 Q-Learning、DRN、策略梯度 強化學習在推薦場景中的應用
Week15 項目總結，部署以職業規劃 工業界項目的部署 推薦系統崗位的面試要點 大廠的面試攻略 如何準備簡歷、包裝自己 職業規劃

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02?課程中的實戰項目

1.?相似推薦場景項目

? ?項目描述：

工業界中，推薦系統已經逐步滲入到各個場景下，從最常見的信息流、首頁猜你喜歡等，到看了又看、買了又買，以及相似物品推薦等。本項目將以此為切入點，帶領學員們體驗相似推薦場景的算法與工具、以及工業界的使用經驗、心得、trick。

???項目預期結果：

掌握相似推薦場景的常用算法和工具、以及使用經驗，具備獨立完成相似推薦場景的能力。

2. 資訊信息流召回場景項目

???項目描述：

目前業界最主流的推薦系統使用“多路召回+精排”的方式，本項目中，帶你掌握這種工業界最流行的推薦方式，你將使用DSSM等深度網絡算法，并基于ANN檢索的方式實現召回，最后使用精排，對每個候選物品進行打分并排序，最后按照得分對用戶進行物品展示，用此種方式還原真實工業界場景。?

???項目預期結果：

此項目將為學員帶來完整的工業界推薦算法與數據流，麻雀不大，但五臟俱全，令你掌握深度召回、向量化檢索、深度排序以及工程化部署等，完全具備一個合格的推薦算法工程師能力。

3.?多目標排序場景項目

???項目描述：

隨著推薦系統的發展，無論是流量化場景，還是商業化場景，多目標的擬合在推薦系統中的重要性，慢慢的從小荷才露尖尖角，迅速的發展成為執牛耳的地位，本項目將多目標排序單獨作為一個模塊，分別利用工業界經典以及最新方法來體驗多目標排序的美妙。

???項目預期結果：

掌握推薦領域的高階技術-多目標排序的算法的工程實踐，在深度排序的基礎上進一步拓展排序的優化空間。

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03部分案例和作業

01

實現基于用戶協同的文本推薦

在深度學習盛行的時代，經典的協同過濾方法是否還在各大公司的推薦引擎中使用呢？答案是肯定的，協同算法在推薦領域中有這不可磨滅的基因，作為分發和傳播能力極強的方法，至今，協同過濾方法仍然在工業界有這廣泛的應用。此案例中，同學們將親手實踐協同算法的威力。

02

基于NLP技術、Redis構建與存儲內容畫像

用戶畫像在推薦領域有著至關重要的作用，主流的協同以及今天大火的深度召回方法，如雙塔、YouToBe召回方法等的情況下，基于用戶畫像的召回方法仍然適用，因其極具可控性與解釋性，推薦領域，因其有這天然的業務性，導致推薦系統對可解釋性要求極高，當出現推薦的bad case時，基于用戶畫像的召回策略是查找bad case的重要手段。

03

Item2Vec的實現

推薦業務領域常常有如下場景，相關推薦、猜你還喜歡等，熟悉吧？背后支持的算法和系統策略邏輯是什么呢？答案就在此案例中，類似的相關推薦場景，即為：根據現有物品推薦另一相關的物品或者商品，借助于用戶行為與word2vec思路，將item Embedding引入此場景，并適當引入side info信息來做商品的相關推薦方法，此案例將為你揭曉其中的秘密。

04

FM方法的實現

MF(矩陣分解)算法作為推薦算法經典代表作之一，其是最早體現出Embedding泛化擴展思想的雛形；之后，FM(因子分解機)算法在MF(矩陣分解)基礎之上發揚光大，將Embedding思想進一步引入傳統的機器學習做推薦，FM算法看成推薦領域的萬金油，召回、粗排、精排均可用FM實現，在深度學習上線資源較困難的情況下，可視為推薦領域的baseline的不二法門，此案例中，你將親自感受FM算法的魅力。?

05

Wide&Deep算法實現

推薦算法本質上就是在解決兩個問題：記憶和泛化，傳統的LR等模型，將大量的ID類稀疏特征直接喂給模型，再由廣義線性模型直接學習這些ID類特征的權重，本質上就是模型對特征的簡單粗暴的記憶，因此，泛化擴展性得不到保證，從未出現過的特征(如很重要的交叉特征等)，模型無法學習該特征權重，故特征的指征能力無法體現。

因此，深度學習模型引入Embedding稠密向量概念，將不同特征之間的一部分共性抽象出，放入Embedding空間進行學習，這樣的操作可以近乎看作是模糊查找，具有較強的泛化能力，但記憶性顯然不如LR等模型，wide&&deep的提出是兼容記憶性與泛化性的考慮，在此基礎上，后續的DeepFM等模型，也只是在wide端加強了模型對特征的顯式交叉，但架構本質與wide&&deep模型是一樣的。此案例就來帶大家實操WDL方法。

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04?學習收獲

1.?掌握每一個核心技術點、學完之后在技術上可滿足絕大部分推薦系統崗位的要求

2.?深入理解每一個技術背后的算法細節和全部推導過程

3.?通過大量案例的實戰，達到學以致用的目的，并學習工業界一線的經驗

4.?緊跟技術的發展、走在時代的前沿

05 課程適合誰？

大學生

l理工科相關專業的本科/碩士/博士生，畢業后想從事AI工作的人

l今后想從事推薦系統相關工作的人

l希望能夠深入AI領域，為科研或者出國做準備

l希望系統性學習推薦相關的技術

在職人士

l目前從事IT相關的工作，今后想做跟推薦相關的項目

l目前從事AI相關的工作，希望與時俱進，加深對技術的理解

l希望能夠及時掌握前沿技術

06?入學標準

1.?理工科相關專業學生，或者IT從業者

2.?具有良好的Python編程能力

3.?掌握機器學習基礎（如線性回歸、邏輯回歸、SVM等）

07?報名須知

1. 本課程為收費教學。

2.?剩余名額有限。

3.?品質保障！正式開課后7天內，無條件全額退款。

4. 學習本課程需要具備一定的機器學習基礎。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度探索推荐系统算法在工业界如何应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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