推荐系统三十六式
刑无刀
“贝壳找房”资深算法专家，8年推荐系统工程师
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 用知识去对抗技术不平等
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第1章 概念篇 (3讲)
【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗?
【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题
【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式
第2章 原理篇 (20讲)
【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”
【内容推荐】从文本到用户画像有多远
【内容推荐】超越标签的内容推荐系统
【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界
【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”
【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些
【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法
【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的
【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你
【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳
【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型
【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep
【MAB问题】简单却有效的Bandit算法
【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法
【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用
【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些?
【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单
【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系
【其他应用算法】实用的加权采样算法
【其他应用算法】推荐候选池的去重策略
第3章 工程篇 (10讲)
【常见架构】典型的信息流架构是什么样的
【常见架构】Netflix个性化推荐架构
【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系
【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素
【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐
【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台
【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计
【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍
【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防
【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍
第4章 产品篇 (3讲)
【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位
【产品篇】说说信息流的前世今生
【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径
尾声与参考阅读 (2讲)
推荐系统的参考阅读
【尾声】遇“荐”之后，江湖再见
推荐系统三十六式
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【尾声】遇“荐”之后，江湖再见
刑无刀 2018-05-30
好了，专栏终于写完了，所以我可以承认了：写专栏的过程还是很痛苦的。
如果要说整个过程中的一些感悟和心路，那就概括为三个“如”字吧。这三个“如”字，是三种痛苦，同时，也是三种收获。
如相问，写专栏
开始写专栏的时候也刚好是我入职贝壳找房（原链家网）的前后。这几年在小公司自由折腾惯了的我，需要突然适应成熟公司的一板一眼和部门合作，还有接踵而来的各种工作计划，都足以让人有点力不从心。
结果，专栏上线后的第一周，编辑就告诉我每周需要更新三篇，无论她当时是以多么轻松的口吻描述这个事实，我内心都是崩溃的，这不是鸡汤文，不是情感专栏，是硬朗的技术干货。
那还能怎么办？当然是选择原谅他们啊。所以，从写专栏的第一篇开始，我几乎无休地写了三个月，当然，注意这里我很有心机地写的是“几乎”。
这是身体消耗的辛苦，之后呢？却也让我遇见了另一个自己，持续的高强度写作，让我更加注意精力分配，也比以前更加地自律。这主要得益于 Lizzi 定期问我“这周作业写完没有”，让我仿佛回到小学，还有编辑也经常时不时地问候我“什么时候交稿”，令我不敢怠慢。
回望这三个月，真的是：洛阳亲友如相问，就说我在写专栏。
如来故，不负卿
写专栏以来，就有两个声音在内心互相叫骂。
这一边是要警惕那些博客写得好的工程师啊，不务正业。这个声音源自微信之父，感兴趣的人可以去搜一下原话。
那一边是一些早已是业界常识的算法或技术，很多人竟然第一次听说，或者还从没弄懂过，这就真的很需要有人助一臂之力了。
前面那个声音让我一度怀疑自己是否真的不务正业，后面那个声音时常鞭策我笔耕不辍。
两个声音每天都在对话，结果谁赢了呢，你猜？当然是后者，不然也不会有这个专栏了，这也是开设这个专栏的初心：填平知识的鸿沟，消除知识的信息不对称。
这是内心挣扎的痛苦，无法两全。任何事情，总是应该看待它的价值和闪光点，而不是盯着它的不足和负面。
对于写作这件事亦是如此，有价值，我喜欢，就可以开始，虽然曾经也有身边人对我投来不屑和嗤之以鼻的表情，令我一度深深地怀疑过自己的选择。
今天，写完这个专栏之际，我感觉到前所未有的成就感，因为过程中不断收到订阅者的反馈，大家的反馈让我坚信自己初心的正确，也让我庆幸自己没有因为别人的看法而改变自己的内心所向。
“世间安得两全法，不负如来不负卿。”选择有价值的方向，并沿着它勇往直前。
如临渊，如履冰
工作以来，我也持续在一些渠道零碎地分享东西，这一次写专栏很不同，因为大家都是付费阅读。这让我时常处于如履薄冰的心态中，非常害怕自己输出的东西不好，质量对不起别人付出的软妹币和阅读时间，如果订阅者觉得不爽还要付出一定的负面情绪来 diss 我，那我的罪过就十分大了。
这种不放心，令我时常表现为拖延症：每一篇迟迟不能开始写，总觉得准备得不够，直到 Deadline 施施然地走来，我才硬着头皮开始落笔。总觉得自己没有写太好，就这样念叨着，写到了最后一篇。
写完最后一篇之后，我写了个 Python 程序统计全部字数，将近十五万字，着实把我自己吓了一跳，万万没想到，我原来是这样的能说。
这是一种战战兢兢的痛苦。但也是一种心怀敬畏的力量，这种力量，让我能在深渊旁边安全前行、在薄冰上也能站稳。
深渊凝视着我，我也凝视着深渊，深渊就在那，我也就在那，和谐地共处天地间。
敬畏会带来质量，敬畏会带来价值。敬畏你的行业，敬畏你的服务对象，敬畏你所要解决的问题，这个世界也许会变得更好一点。
如临深渊，如履薄冰，心若是存有敬畏，冰只会被春天融化。
好了，专栏结束了，但交流并不会就此终止，我们仍然可以一起交流与分享，山高水远，我们江湖再见。
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精选留言(55)
未设置 置顶感谢老师，坐等第二季！2018-05-30 8
牧数南山下 置顶感谢无刀老师的分享，这段时间每天都很期待更新，学到了很多。2018-05-30 1
仲毅很有收穫，希望老師能有第二季講講工程實現的部分2018-05-30 4- 小冰很棒，是很值得推荐的，如果可以增加实例则完美。
作者回复: 后来加了部分示例代码。https://github.com/xingwudao/36/
2018-12-03 3 
风的轨迹我是一个小白，之前漫无目的的学习算法，通过陈老师的专栏对推荐系统有了“根正”的认识，也确立了自己未来就是往“推荐系统”发展，感谢陈老师的引领🙏2018-05-30 3- shangqiu86谢谢老师！等着您的书
作者回复: 快了，已在排版中。
2019-05-09 2 - icemelon全面实用，有广度有深度，有理论有工具，非常用心。体验最好的一次知识付费了。2018-05-31 2
- 唐建邢老师很好地系统梳理了推荐系统，非常棒！2018-05-30 2
cdd非常感谢辛苦的整理，希望能出进阶版，如果有需要我可以做辅助。2018-05-31 1
林彦学习的过程中会得到一种快乐。在各种压力和干扰的情况下保持细水长流的心态，不停地做错，失败，能错得越来越明白，反思进步。2018-05-31 1
云学虽然目前还不做推荐系统，但是这些文章都很用心，给入门者一个很好的引导，谢谢2018-05-30 1- Geek_7eedcf帮我理清了整个思路，谢谢陈老师2019-11-15
Alice第一个完整学习完的课程，收获非常多～ 也鼓励自己不断前行。2019-10-22
FF终极良心的三十六式2019-09-12
看那雨谢谢老师，之前都是自己捉摸，看这看那，然后掌握的很散
现在看完第一遍，之后再继续看第二遍、第三遍将其中涉及到的算法实现一下2019-09-06- newbeela十分感谢作者，干货十足，期待后续！2019-08-29
Daryl看完了刑老师39篇专栏，也系统地梳理了我对推荐系统的全面认识，不像以前只是碎碎点点的知识，谢谢老师，出书了一定买，谢谢2019-06-29
mickey希望第二季能手把手的带着大家完成一个推荐系统。2019-06-13- cen5bin感谢老师，学完课程收获颇丰，但上一节的资料下载地址似乎不能访问了2019-06-06
我要飞上月球涨了很多知识作者回复: 可以继续关注图书。
2019-05-10
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