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深度之眼推荐系统2021算法工程师必备课程[同步更新]

深度之眼推荐系统2021算法工程师必备课程[同步更新](图1)

深度之眼推荐系统课程简介:

深度之眼成立于2017年,专注于打造优质课程。今天给大家分享的就是深度之眼最新推出的《推荐系统》视频教程,本课程基于企业真实项目需求,由浅入深讲解推荐系统实际操作,帮助学员提升代码能力、透彻理解推荐算法细节和全部推导过程。推荐系统的课程落地场景包括首页推荐、商品详情页推荐、推送页推荐、信息流推荐、热门流推荐等等。本课程还提供模拟面试服务,最终目标是帮助学员成功找到心仪的offer。


深度之眼推荐系统课程特色:

本课程由基础班+项目班+论文班组成,一线工程师大佬手把手带你学习算法推导,注入企业级真实实战项目,同时还会带领你研读推荐系统最前沿的论文,让你从内而外深度掌握推荐算法。


课程与官网同步更新

后期还会增加推荐、搜索新场景、新项目,后期课程免费同步更新。

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深度之眼推荐系统课程大纲:

一、基于matrixCF在召回和排序总的运用

落地场景:

基于用户的行为数据,运用一-定的算法和工程技术,发现用户的隐含兴趣偏好,并进行推荐。

项目难点:

数据的处理.

模型的工业部署

项目收获:

了解原始数据的处理、模型的开发、模型的落地。熟悉整个模型在推荐过程中发挥的作用,知道如何从实际场景出发,算法落地到推荐系统中的召回和排序、如何进行部署

深度之眼推荐系统2021算法工程师必备课程[同步更新](图4)

二、电商场景中精排服务的实践

落地场景:

首页推荐、商品详情页推荐、推送页推荐等

项目难点:

特征工程、召回、排序、重排

项目收获: 

掌握电商推荐的框架和基本原理,初步具备独立处理电商场景的个性化推荐问题能力;

掌握电商推荐的主流算法和流程,学会在不同的场景中应用不同的推荐算法;

深入电商推荐的几个主要的层次,召回、排序等,学会从每一个层级入手,对推荐进行优化

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三、资讯推荐中的多路召回实战

落地场景:

信息流推荐、热门流推荐、详情页推荐、点后推荐

项目难点:

混排的意义和混排的基本策略

项目收获:

熟悉推荐系统的架构及模块

掌握主要模块的实现

能够对混排的策略机制有基本的了解

深度之眼推荐系统2021算法工程师必备课程[同步更新](图6)

四、资讯场景中混排机制上业务能力

落地场景:

首页推荐、商品详情页推荐、推送页推荐等

项目难点:

多路召回的开发流程和召回的部署流程

项目收获:

熟悉推荐系统的架构及模块

掌握主要模块的实现

能够对混排的策略机制有基本的了解

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五、带学实战:资讯场景中多目标模型的应用

落地场景:

资讯新闻推荐场景上的首页feed流

项目收获:

多目标应用场景

多目标模型开发

多目标在资讯场景的业务逻辑


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常用的推荐算法有哪些?

推荐算法根据不同的应用需求分为以下几类:

1.基于内容的推荐——基于项目和对象内容本身的相似性;

2.协同过滤——利用相似用户属性;

3.关联原则——以商品关联性为根据;

4.基于效用——建立在对用户使用项目的效用基础上;

5.基于知识——根据用户的需要和偏好;

6.组合推荐——将以上推荐方法进行组合使用。


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