“搜推廣”是企業(yè)里離錢最近的崗位，在CV/NLP越來越卷的當(dāng)下，很多朋友起了轉(zhuǎn)推薦算法的念頭。我就經(jīng)常收到此類私信和留言。今天這篇文章打算跟大家聊一聊轉(zhuǎn)行推薦算法的問題。

從前途角度考慮，我是非常建議的。

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大廠必備核心——推薦系統(tǒng)

從商業(yè)角度來講，互聯(lián)網(wǎng)主要起到平臺作用，構(gòu)建多方溝通橋梁，例如淘寶對應(yīng)賣家和賣家，頭條是信息產(chǎn)出方和讀者，除了要滿足用戶本身的需求，還要考慮到商家的利益。

平臺鞏固流量，才能進(jìn)一步的轉(zhuǎn)化，達(dá)到盈利。這時候，推薦系統(tǒng)可能是一整個系統(tǒng)的核心。

在算法層面，人力層面，非常需要擁有推薦系統(tǒng)相關(guān)知識的人才，這是算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等職業(yè)非常好的去處。

同時，推薦算法擇業(yè)面廣，可無障礙轉(zhuǎn)搜索、廣告精準(zhǔn)投放

因為從模型角度，推薦系統(tǒng)幾乎涵蓋了所有機(jī)器學(xué)習(xí)能解決問題的結(jié)構(gòu)，并且嘗試了各種特征工程方法，構(gòu)建了很多重要的模型結(jié)構(gòu)。

上游：相關(guān)性特征（內(nèi)容、用戶及其匹配信息）、環(huán)境特征（時間和地點）、熱度特征（熱點信息等）和協(xié)調(diào)特征，從抽象層面，有一些現(xiàn)實的、具體的特征，也有經(jīng)過特殊化處理和轉(zhuǎn)化的embedding特征。

下游：低維線性的LR、非線性的RF、GBDT，還是更高級的DNN，甚至到目前被廣泛使用的wide&deep，知識結(jié)構(gòu)完整和詳細(xì)，同時這些模型也經(jīng)受住了實踐的檢驗，例如而很多類似樸素貝葉斯、SVM等可能在學(xué)術(shù)界很火的模型而且這些模型十分完整，具有很強(qiáng)的借鑒意義。

在過去也從未有過這樣的機(jī)會——學(xué)好推薦算法，一個新人入職就有20~40萬年收入：

BOSS直聘2020年四季度人才吸引力報告顯示，推薦算法已經(jīng)連續(xù)2年成為平均薪資最高的崗位，平均年薪高達(dá)近40W。

但這里存在幾個問題，很多欲從事推薦系統(tǒng)的同學(xué)大多數(shù)學(xué)習(xí)的方式是自學(xué)，缺少企業(yè)項目實踐

而推薦算法是一個非常貼近業(yè)務(wù)的工作，業(yè)務(wù)理解>數(shù)據(jù)建設(shè)度>算法模型。業(yè)務(wù)中涉及的指標(biāo)、技術(shù)、迭代過程一定要清楚，企業(yè)級的項目實踐必不可少！

除此之外，協(xié)同過濾的itemCF，userCF區(qū)別適用場景是哪些？推薦系統(tǒng)的大概步驟，怎么冷啟動？協(xié)同過濾中的算法怎么細(xì)分？

xgb原理推導(dǎo)、fm原理和推導(dǎo)、常見的優(yōu)化算法、梯度消失/爆炸等，這些問題都不是簡單看幾篇論文，敲幾行代碼就能弄清搞懂的。

不解決這些問題，無論面試還是真正去業(yè)界做推薦系統(tǒng)，都會被推薦領(lǐng)域的”老鳥“們一眼識別出小白屬性。

今天給各位粉絲一個福利，我邀請來我的老朋友smion，他在一線大廠做推薦算法工程師，在實際的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用這塊建樹頗深。

關(guān)于推薦系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑以及學(xué)習(xí)方法，他已經(jīng)濃縮成了一套學(xué)習(xí)資料：

僅需4招，幫你搞定推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)

一、推薦系統(tǒng)前沿技術(shù)

二、推薦算法主流框架

三、推薦系統(tǒng)主流業(yè)務(wù)應(yīng)用

四、推薦算法崗面試要點

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以下為付費(fèi)課程完整大綱

從0到1?

搞定推薦項目實戰(zhàn)

國家級機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)師| 企業(yè)項目實踐

助教全天伴學(xué)、系統(tǒng)理論輸入、還原大廠面試

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算法理論系統(tǒng)培訓(xùn)

第一章 推薦系統(tǒng)概述

• 推薦系統(tǒng)應(yīng)用概述

• 推薦系統(tǒng)邏輯概述

• 推薦系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

第二章 經(jīng)典推薦算法（上）

• 經(jīng)典推薦算法的應(yīng)用

• 倒排索引與TF-IDF

• 基于用戶/物品的協(xié)同過濾算法

• 協(xié)同過濾與TF-IDF的優(yōu)化方向

• 基于隱語義/矩陣分解的推薦算法

• 基于圖模型的推薦算法

第二章 經(jīng)典推薦算法（下）（多特征）

• 基于邏輯斯特回歸的推薦算法

• poly2特征交叉推薦算法

• GBDT/GBDT+LR推薦算法

• FM推薦算法

• FFM推薦算法

• MLR(LS-PLM)推薦算法

第三章 深度學(xué)習(xí)推薦算法（上）

• 經(jīng)典推薦算法與深度推薦算法的關(guān)系

• 深度推薦算法的進(jìn)化歷程

• AutoRec推薦算法

• NeuralCF推薦算法

• Wide&Deep推薦算法

• DeepFM推薦算法

• Deep&Cross推薦算法

• DeepCrossing推薦算法

• FNN推薦算法

• PNN推薦算法

• NFM推薦算法

第三章 深度學(xué)習(xí)推薦算法（下）

• AFM推薦算法

• DIN推薦算法

• DIEN推薦算法

• 基于多目標(biāo)學(xué)習(xí)的推薦算法

• 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法

第四章 嵌入技術(shù)

• Embedding技術(shù)的應(yīng)用

• Word2Vec的CBOW算法及優(yōu)化

• Word2Vec的SkipGram算法及優(yōu)化

• Item2Vec與雙塔模型

• 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 多視角推薦系統(tǒng)

• 特征工程應(yīng)用

• 特征工程的流程常見思路

• 特征工程典型工程問題

• 模型與特征實時性

• 召回與排序的典型策略

• 算法優(yōu)化目標(biāo)的選擇

第六章 推薦系統(tǒng)冷啟動

• 推薦系統(tǒng)冷啟動應(yīng)用與典型問題

• 冷啟動多層級策略

• 新用戶的冷啟動策略和算法

• 新物品的冷啟動策略和算法

• 系統(tǒng)的冷啟動策略和算法

• 貝葉斯參數(shù)估計

• Thompson采樣

• UCB算法

• Lin-UCB算法

第七章 推薦系統(tǒng)的工程實現(xiàn)與評估

• 推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流框架

• 推薦系統(tǒng)的分布式離線訓(xùn)練方法

• Parameter Server解析

• 推薦模型的上線部署方法

• tf-Servering的解析

• 推薦系統(tǒng)的典型離線與線上評估方法與指標(biāo)計算

• A/B實驗框架解析

第八章 推薦系統(tǒng)前沿研究

第九章 課程總結(jié)

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5個企業(yè)級項目實踐

一、基于matrixcf在召回和排序中的運(yùn)用

業(yè)務(wù)背景：在電影推薦場景中，當(dāng)人們沒有明確目的，或者說他們目的不明確時，推薦系統(tǒng)需要在海量電影中選擇出人們所喜歡或可能喜歡的電影，這個時候需要?個強(qiáng)大的智能推薦引擎進(jìn)行一系列復(fù)雜的操作達(dá)到實際效果。?

落地場景：基于用戶的行為數(shù)據(jù)，運(yùn)用一定的算法和工程技術(shù)，發(fā)現(xiàn)用戶的隱含興趣偏好，并進(jìn)行推薦。

項目難點：數(shù)據(jù)的處理、模型的工業(yè)部署

項目知識點：

（1）原始數(shù)據(jù)的處理，構(gòu)建模型能夠訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，離散特征，連續(xù)特征， 多值特征等各種數(shù)據(jù)類型如何轉(zhuǎn)換成統(tǒng)?的模型輸入格式 。

（2）工業(yè)推薦框架，召回服務(wù)、排序服務(wù)、參數(shù)服務(wù)、特征服務(wù)、預(yù)估服務(wù)?

（3）工業(yè)的角度進(jìn)行算法模型的開發(fā)，matrixCF模型的開發(fā)，matrixCF用于召回的結(jié)構(gòu)，matrixCF?于排序的結(jié)構(gòu)?

（4）如何進(jìn)行推薦（模型預(yù)估），召回中如何獲得召回集，排序中如何獲得精排結(jié)果?

二、電商場景中精排服務(wù)的實踐

業(yè)務(wù)背景：電商推薦為用戶提供其最有可能產(chǎn)生交互的商品 ( 點擊、購買、分享 )，搜索引擎滿足用戶有明確目的主動查找需求，而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒有明確目的時，幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的物品。?

落地場景：首頁推薦、商品詳情頁推薦、推送頁推薦等

項目難點：特征工程、召回、排序、重排

項目知識點：機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)：協(xié)同過濾、FM等深度學(xué)習(xí)相關(guān)：DeepFM、PNN、word2vec、bert、多?標(biāo)學(xué)習(xí)

三、資訊推薦中多路召回的實踐

業(yè)務(wù)背景：基于資訊或者電商業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù),搭建?套簡單的資訊推薦或者電商推薦系統(tǒng),為系統(tǒng)增加個性化模塊,提升用戶的體驗及用戶停留時長,點擊率及轉(zhuǎn)化率。

落地場景：信息流推薦、熱?流推薦、詳情頁推薦、點后推薦

項目難點：多路召回的開發(fā)流程和召回的部署流程

項目知識點：開發(fā)工具：python, redis；算法：als,item2vec,fm, dssm等

四、資訊場景中的混排機(jī)制上的業(yè)務(wù)問題

業(yè)務(wù)背景：混排的推薦場景中的應(yīng)用，理解混排的推薦場景中的意義，與具體的業(yè)務(wù)結(jié)合的混排策略在推薦場景中帶來的效果，為用戶提供個性化模塊,提高用戶的內(nèi)容消費(fèi)及點擊率,停留時長

落地場景：首頁推薦、商品詳情頁推薦、推送頁推薦等

項目難點：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點：python, redis

五、資訊場景中多目標(biāo)模型的應(yīng)用

業(yè)務(wù)背景：資訊場景中通常我們即希望用戶點擊這個新聞同時也希望用戶能喜歡這篇新聞的內(nèi)容而多看一會，也就是，希望提高點擊率的同事能夠提高閱讀時長，因此，我們需要一個模型既能提高點擊率ctr，也能提高時長

落地場景：資訊新聞推薦場景上的首頁feed流

項目難點：混排的意義和混排的基本策略

項目知識點：多目標(biāo)應(yīng)用場景、多目標(biāo)模型開發(fā)、多目標(biāo)在資訊場景的業(yè)務(wù)邏輯

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項目經(jīng)驗具備可遷移性

目前互聯(lián)網(wǎng)大廠的推薦系統(tǒng)框架大同小異。

所有實戰(zhàn)項目基于大廠推薦系統(tǒng)必備框架：matrixCF矩陣分解類型的算法所設(shè)計，任何推薦場景都可適用

不論是資訊推薦場景還是電商場景，在推薦召回和排序中都可運(yùn)用，課程所有項目經(jīng)驗都具有可遷移性。

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雙導(dǎo)師小班指導(dǎo)

實行小班制點對點教學(xué)，每個班級學(xué)員不超過20人，充分照顧每個學(xué)員的知識掌握程度，根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度，定制學(xué)習(xí)計劃。

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助教全天候答疑

助教實時答疑：小班制教學(xué)、老師+助教雙重保障答疑，全面滿足你的求知欲

作業(yè)點評輔導(dǎo)：進(jìn)度匯報+實戰(zhàn)技巧+作業(yè)講解+作業(yè)發(fā)布，想不跟著學(xué)都難！

項目匯報：每個項目結(jié)束后進(jìn)行一次項目匯報，輸出倒逼輸入，更快獲得成長

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還原大廠面試現(xiàn)場

BATJ推薦系統(tǒng)負(fù)責(zé)人模擬面試場景

√求職行業(yè)分析

√簡歷1對1修改

√面試題互動解答

√招聘崗位推薦

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學(xué)完收獲

1、小白輕松上手

哪怕你基礎(chǔ)很差，也能輕松入門，短時間內(nèi)掌握推薦算法基本原理。

2、扎實掌握推薦算法原理

通過實際項目的操練，加深對基礎(chǔ)知識的理解，透徹理解算法細(xì)節(jié)和全部推導(dǎo)過程，將學(xué)習(xí)到的理論知識使用融會貫通，并達(dá)到舉?反三

3、可勝任推薦算法工程師

能完整明白并表述一個項目背景、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)介紹、數(shù)據(jù)處理建模，完整的解決方案是怎么樣的，學(xué)完之后在技術(shù)上可滿足絕大部分推薦系統(tǒng)崗位的要求；

4、提升簡歷含金量

能將項目深化拓展，形成自己的作品。不論是通過為社區(qū)貢獻(xiàn)代碼，還是做出具有demo效果的成果，來增加自己求職簡歷的含金量。

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畢業(yè)去向

大部分學(xué)員畢業(yè)后，去往阿里、華為、騰訊、頭條、京東等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)或研究院，以及中科院計算所、清華、北大、浙大等國內(nèi)著名高效繼續(xù)深造。

粉絲福利

我特邀國家級機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人simon老師，系統(tǒng)教學(xué)推薦系統(tǒng)項目課，理論+代碼實操，每一個項目都有代碼復(fù)現(xiàn)，并且代碼具有可遷移性，學(xué)完就能放到自己的項目使用。

僅需4招，幫你搞定推薦系統(tǒng)實戰(zhàn)

一、解讀推薦系統(tǒng)算法理論

二、搭建推薦算法主流框架

三、實操推薦系統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用

四、模擬大廠推薦算法崗面試

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適合誰學(xué)?

? 應(yīng)屆生想順利求職

? 無企業(yè)級項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，面試通過率低

? 0基礎(chǔ)小白入行

? 沒系統(tǒng)學(xué)習(xí)過算法原理，想快速上手推薦算法

??對現(xiàn)有工作感到不合適

? 遇到瓶頸，迫切想轉(zhuǎn)行晉升

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的聊一聊转行推荐的问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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