推荐系统三十六式
解决你推荐系统 80% 的问题
刑无刀  “贝壳找房”资深算法专家,8 年推荐系统工程师
专栏
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  • 5 大模块梳理推荐系统知识脉络;
  • 20 个推荐系统算法原理精讲;
  • 10 大算法落地事件案例解析;
  • 掌握推荐产品理念及商业价值。

课程介绍

PC 时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。

最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的互联网产品越来越多,推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来,推荐系统会成为所有数据型产品的标配。

而推荐系统前方的技术蓬勃发展,后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状,大厂们一骑绝尘,太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生,需要去了解哪些知识。

本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。

概念篇:推荐系统有关的理念、思考,形而上的内容,虽然务虚但是必要。

原理篇:推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后,你可以更快地开发和优化自己的系统,并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。

工程篇:推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情,架构、选型、案例等,为你的实践之路推波助澜。

产品篇:推荐系统要成功,还要考虑产品理念及其商业价值,此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。

团队篇:个人该如何学习和成长,团队该招多少人又该有哪些人,以及产品经理和工程师该如何合作等问题。

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适合人群

  1. 正在参与、或想转型从事推荐系统工作的工程师和架构师;
  2. 个性化推荐产品经理及运营人员;
  3. 对推荐系统感兴趣的在校学生;
  4. 希望自我精进的泛互联网从业者。

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讲师

刑无刀

“贝壳找房”资深算法专家,8 年推荐系统工程师

“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀(陈开江)撰写并维护的精品专栏内容。 刑无刀(本名陈开江),现为“贝壳找房”资深算法专家,从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师,考拉 FM 算法主管。 刑无刀有 8 年的推荐系统方向从业经历,他在算法、架构、产品方面均有...查看更多
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