推荐系统从0到1_1

2024-06-08 03:56:07

推荐系统从0到1_1，目录中的内容会在专栏中一一补充和详细介绍。请大家耐心等待。

目录结构
- 引言
- 推荐系统的必要性
- 搭建推荐系统所需要的材料
- 推荐系统整体框架概览
- 推荐系统核心技术框架
- 数据预处理
- 用户画像
- EE问题和相关算法
- 曝光量的重要性和CTR的置信度
- TopN推荐
- CF算法原理介绍和实现
- 用户画像在推荐的应用
- 基于用户和文章标签的匹配召回
- 基于用户行为的个性化推荐
- Word2Vec介绍和应用
- Bert处理文本
- 用户行为与item的向量化
- 用户行为与物品之间的相似
- CTR预估
- 基于图片进行推荐
- 文章质量评分系统
- 离线排序模型
- 资讯去重算法
- YouTube-DNN召回算法
- YouTube-DNN排序算法
- DSSM
- MIND
- SDM
- 序列检索推荐
- FM
- FFM
- Wide&Deep 算法
- DeepFM
- FTRL
- GBDT+LR
- Node2vec
- LINE
- DIN
- DIEN
- 排序架构
- TF-Serving
- 根据用户实时行为进行推荐
- FLINK实时推荐
- ABTest框架和实现
- Item的实时曝光控制
- 推荐系统的多样性
- 查问题的正确姿势
- 算法团队人员招聘
- 算法团队管理
- 算法项目管理
- 怎样向合作部门介绍算法
- 算法对于业务的评价

目录结构

引言

推荐系统的必要性

搭建推荐系统所需要的材料

推荐系统整体框架概览

推荐系统核心技术框架

数据预处理

用户画像

EE问题和相关算法

曝光量的重要性和CTR的置信度

TopN推荐

CF算法原理介绍和实现

用户画像在推荐的应用

基于用户和文章标签的匹配召回

基于用户行为的个性化推荐

Word2Vec介绍和应用

Bert处理文本

用户行为与item的向量化

用户行为与物品之间的相似

CTR预估

基于图片进行推荐

文章质量评分系统

离线排序模型

资讯去重算法

YouTube-DNN召回算法

YouTube-DNN排序算法

DSSM

MIND

SDM

序列检索推荐

FM

FFM

Wide&Deep 算法

DeepFM

FTRL

GBDT+LR

Node2vec

LINE

DIN

DIEN

排序架构

TF-Serving

根据用户实时行为进行推荐

FLINK实时推荐

ABTest框架和实现

Item的实时曝光控制

推荐系统的多样性

查问题的正确姿势

算法团队人员招聘

算法团队管理

算法项目管理

怎样向合作部门介绍算法

算法对于业务的评价

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