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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