【推荐系统】知乎live入门1.推荐概览与框架
参考链接
目录
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1.推荐概览与框架

推荐概述
产品的形态很重要,会影响后续的一系列操作



好的推荐产品







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2. 推荐系统的架构和模块

演进


推荐系统架构




推荐流量分发

模型部署



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3. 推荐召回

召回分类

业界算法模型
(协同过滤、相似度计算注意点、关联、cf相关问题与解决)






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4. 排序

问题抽象

个性化/非个性化模型

目标变形

调试

几个注意点


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5. 用户画像

要素

用户画像标签

用户画像应用



标签体系构建

标签建模







数据分析与画像结合



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6. 特征工程

分类

举例


数据标注

特征处理

特征聚合

评估指标


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7. 回归到推荐算法

场景分类与推荐

各类算法比较

实时个性化

意图计算

E&E个性化

可配置化

分解


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总结

参考文献

END
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