全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力 完整版
第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
本章中，将对课程内容安排和知识脉络进行介绍，帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。
第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建11 节 | 113分钟
本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构，了解一个推荐系统由哪些组件构成，以及各自的作用；我们会一起用python搭建起课程项目的基本框架，并尝试端到端地运行起整个项目。
第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看16 节 | 216分钟
俗话说“巧妇难为无米之炊”，特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。
第4章 【召回】筛选出用户的心头好15 节 | 185分钟
召回层作为推荐系统的第一道筛选流程，负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略，以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。
第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序22 节 | 321分钟
在一次推荐请求中，用户最终浏览到的结果条目往往十分有限，因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序，从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。
第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏6 节 | 91分钟
至此我们已经完成搭建了一个推荐系统，那么这个系统的效果究竟如何？是否能满足真实线上用户的需求呢？这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。
第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨 5 节 | 70分钟
我始终坚信实践和理论同样重要，要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题，本章我们讲解其中几个最经典的问题。
第8章 【结语】前沿拓展
想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空，脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型，希望对同学们有所启发。
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