【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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