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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  1. 【推荐系统】知乎live入门

    参考链接: 知乎推荐系统live:姚凯飞推荐系统live 目录 1.推荐概览与框架 2.细节补充 3.召回 4.排序 5.常用技能与日常工作 5.用户画像-特征工程 6.相关经验 7.推荐考试拿分路径 ...

  2. 【推荐系统】知乎live入门5.常用技能与日常工作

    参考链接 [推荐系统]知乎live入门 目录 1. 实习与求职 2. 推荐算法职责 3. 解构算法 4. 参考资料 5. 其他强关联岗位 6. 工作模型和日常工作 7. 2017年相关论文 8. 找工 ...

  3. 【推荐系统】知乎live入门2.细节补充

    参考链接 [推荐系统]知乎live入门 目录 1. 综述 2. 召回 3. 用户画像与标签 4. 特征工程 5. 点击率预估 6. 评估 7. 数据标注 8. 推荐 ================= ...

  4. 【推荐系统】知乎live入门4.排序

    参考链接 [推荐系统]知乎live入门 目录 1. 概述 2. 排序模型建模 3. 排序总结 ===================================================== ...

  5. 【推荐系统】知乎live入门3.召回

    参考链接 [推荐系统]知乎live入门 目录 1. 概述 2. 画像过滤 3. 协同过滤 4. 内容过滤 5. 模型过滤 6. 其他过滤 7. 总结 ========================= ...

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