全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力

模块化拆解底层架构，带你掌控全局，掌握核心技术和关键模型

第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
本章中，将对课程内容安排和知识脉络进行介绍，帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。

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视频：
1-1 前言–关于这门课 (11:34)
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视频：
1-2 推荐系统是什么 (17:01)
视频：
1-3 课程章节导览 (08:02)
第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建13 节 | 113分钟
本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构，了解一个推荐系统由哪些组件构成，以及各自的作用；我们会一起用python搭建起课程项目的基本框架，并尝试端到端地运行起整个项目。

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视频：
2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上） (18:20)
视频：
2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下） (13:49)
图文：
2-3 推荐系统架构 — 如何设计一个推荐系统
视频：
2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
图文：
2-5 课程项目微服务API定义
视频：
2-6 后端服务框架搭建—召回服务（上） (14:14)
视频：
2-7 后端服务框架搭建—召回服务（中） (16:36)
视频：
2-8 后端服务框架搭建—召回服务（下） (15:49)
视频：
2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
作业：
2-10 【任务】对于“相似推荐”常见是否也需要一个接口呢？
视频：
2-11 课程项目前端页面搭建 (04:12)
图文：
2-12 【梳理】推荐系统常用特征
图文：
2-13 【梳理】重难点概览
第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看18 节 | 216分钟
俗话说“巧妇难为无米之炊”，特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。

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视频：
3-1 特征工程—为推荐系统准备食材（上） (09:44)
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视频：
3-2 特征工程—为推荐系统准备食材（下） (16:04)
视频：
3-3 如何做好特征工程（上） (16:43)
视频：
3-4 如何做好特征工程（中） (17:09)
视频：
3-5 如何做好特征工程（下） (20:26)
图文：
3-6 数据爬虫的编订
视频：
3-7 用pandas可视化数据（上） (19:15)
视频：
3-8 用pandas可视化数据（下） (13:26)
作业：
3-9 【任务】按要求找出物品信息
视频：
3-10 Spark—业界最流行的大数据框架 (18:26)
视频：
3-11 用Spark处理特征（上） (19:34)
视频：
3-12 用Spark处理特征（下） (12:35)
视频：
3-13 如何采集用户行为数据 (24:50)
视频：
3-14 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上） (13:55)
视频：
3-15 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下） (12:54)
作业：
3-16 【任务】如何使用一个Topic来统一处理各种不同的用户行为
图文：
3-17 【梳理】特征处理方法
图文：
3-18 【梳理】重难点概览
第4章 【召回】筛选出用户的心头好15 节 | 185分钟
召回层作为推荐系统的第一道筛选流程，负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略，以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。

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视频：
4-1 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上） (18:07)
视频：
4-2 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下） (13:13)
视频：
4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上） (13:02)
视频：
4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下） (11:30)
视频：
4-5 实现Item2Vec（上） (13:26)
视频：
4-6 实现Item2Vec（中） (15:00)
视频：
4-7 实现Item2Vec（下） (20:18)
作业：
4-8 【任务】Node2Vec中的两种不同策略得优劣
视频：
4-9 用Redis存储Embedding (16:47)
视频：
4-10 最近邻查找算法—如何使用Embedding（上） (18:36)
视频：
4-11 最近邻查找算法—如何使用Embedding（下） (14:22)
视频：
4-12 用FAISS实现LSH (12:26)
作业：
4-13 【任务】认识一下其他算法与LSH得优缺点
视频：
4-14 召回服务最终完善 (17:51)
图文：
4-15 【梳理】 重难点概览
第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序22 节 | 321分钟
在一次推荐请求中，用户最终浏览到的结果条目往往十分有限，因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序，从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。

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视频：
5-1 排序层—如何活动最精确的结果排序 (13:50)
视频：
5-2 协同过滤—最经典的排序算法 (12:14)
视频：
5-3 协同过滤算法实现 (15:38)
作业：
5-4 【任务】使用Spark ALS实现协同过滤
视频：
5-5 深度学习—革命性的机器学习模型 (21:58)
视频：
5-6 TensorFlow—业界最著名的深度学习框架 (19:46)
视频：
5-7 用三个例子体验TensorFlow（上） (19:54)
视频：
5-8 用三个例子体验TensorFlow（下） (13:39)
视频：
5-9 MLP—最经典的深度学习模型 (24:14)
视频：
5-10 深度学习需要的特征如何处理（上） (18:52)
视频：
5-11 深度学习需要的特征如何处理（下） (18:11)
视频：
5-12 如何保存线上服务特征 (13:45)
视频：
5-13 搭建并训练MLP模型（上） (13:39)
视频：
5-14 搭建并训练MLP模型（中） (13:42)
视频：
5-15 搭建并训练MLP模型（下） (18:09)
视频：
5-16 模型调优怎么做（1） (14:32)
视频：
5-17 模型调优怎么做（2） (11:42)
视频：
5-18 模型调优怎么做（3） (09:45)
视频：
5-19 模型调优怎么做（4） (22:57)
作业：
5-20 【任务】选择合适得参数找出最优
视频：
5-21 利用深度学习模型完善排序服务 (24:20)
图文：
5-22 【梳理】重难点梳理
第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏7 节 | 91分钟
至此我们已经完成搭建了一个推荐系统，那么这个系统的效果究竟如何？是否能满足真实线上用户的需求呢？这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。

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视频：
6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上） (21:29)
视频：
6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下） (20:30)
作业：
6-3 【任务】关于推荐系统的评价标准得思考
视频：
6-4 在线评价系统的方法：AB测试 (19:34)
视频：
6-5 代码实现AB测试功能（上） (15:09)
视频：
6-6 代码实现AB测试功能（下） (13:34)
图文：
6-7 【梳理】推荐模型离线评估
第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨9 节 | 134分钟
我始终坚信实践和理论同样重要，要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题，本章我们讲解其中几个最经典的问题。

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视频：
7-1 实践问题—如何解决冷启动（上） (19:03)
视频：
7-2 实践问题—如何解决冷启动（下） (21:04)
视频：
7-3 实践问题—如何增强系统实时性（上） (18:16)
视频：
7-4 实践问题—如何增强系统实时性（下） (10:51)
视频：
7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上） (25:51)
视频：
7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中） (18:39)
视频：
7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下） (19:46)
作业：
7-8 【任务】能否利用其他召回策略进行物品构建
图文：
7-9 【拓展】Flink中的时间
第8章 【结语】前沿拓展4 节 | 82分钟
想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空，脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型，希望对同学们有所启发。

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视频：
8-1 拓展篇之强化学习 (28:27)
视频：
8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上） (15:20)
视频：
8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下） (13:00)
视频：
8-4 回顾+结语 (25:11)
本课程已完结