• 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。

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。

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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