《Datawhale推荐系统教程》更新了！

 Datawhale开源 

开源贡献：Datawhale FunRec团队

还记得 Datawhale 经典的推荐系统入门教程吗？

三年前， FunRec 推荐系统教程凭借其系统性的内容帮助了很多同学入门推荐算法。然而，随着技术的快速发展，上一个版本的内容已经无法满足当下的学习需求。如今，FunRec 带着全新的面貌重新回到我们面前，迎来了史无前例的大更新！

一、开源初心

FunRec 开源项目从第一次提交到现在已经快四年了。三年前，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中，帮助学习者成长。

该项目定位的人群、目标以及项目的大致内容：

1. 定位人群：该开源项目面向推荐算法初学者（想从事推荐算法岗位的在校生、推荐算法岗的校招新人）

2. 项目目标：致力于让想从事推荐算法岗位的校招生，熟悉经典的推荐算法、推荐流程并通过天池竞赛、组队学习、社区讨论等学习方式提高对推荐算法的应用能力。对于推荐算法岗的校招新人，可以了解推荐算法各个子领域的经典算法，方便未来在实际的工作中熟练应用。

3. 大致内容：

• 推荐系统的概述：对于推荐系统整体的介绍

• 推荐系统算法基础：包括各种经典召回（协同过滤、双塔召回、图召回、多兴趣召回等）、排序（特征交叉系列、wide&deep 系列、序列模型、多任务模型）等内容

• 推荐系统实践：包括竞赛实践（阿里天池新闻推荐竞赛）、推荐系统实战项目（具有前后端的推荐系统）

• 推荐系统算法面经：汇总大厂推荐算法岗的相关面经，方便实习、秋招同学准备找工作

二、新版本带来了什么惊喜？

告别三年前的"能跑就行"，新版 FunRec 带来了脱胎换骨的升级体验。我们不仅重构了完整的学习体系，更是为每一个知识点都配备了"保姆级"的学习资源：

1. 完整技术链路，一站式学习

我们构建了「召回 → 精排 → 重排 → 前沿趋势」的完整技术闭环：

• 召回模型 ：从经典协同过滤到最新向量召回，再到序列召回，覆盖工业界主流方案

• 精排模型 ：从Wide&Deep经典架构到多任务学习前沿技术的系统性梳理

• 重排策略 ：从简单贪心算法到复杂个性化重排的进阶之路

• 前沿热点 ：模型去偏、冷启动、生成式推荐等当下最火的技术话题

新版本完整目录

2. 代码实战，告别"配置地狱"

还记得三年前那些让人头疼的环境配置问题吗？那些跑不通的代码，那些缺失的依赖...现在统统成为历史。

• 全新代码架构 ：所有代码完全重构，代码中有丰富的中文注释

• 配套Notebook ：每个算法都有对应的交互式学习文档

• 一键运行 ：标准化的环境配置，让初学者也能轻松上手

• 实战导向 ：不只是理论讲解，更有完整的项目实践指导

新版本安装环境

三、体验全新的FunRec教程

1. 在线阅读： https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

2. GitHub获取： https://github.com/datawhalechina/fun-rec

3. 加入社群：Datawhale公众号->干货资料->加入学习社群，发送“FunRec”就会有人将你拉入学习群

四、致谢与展望

三年的沉淀，只为这一次的华丽转身。在这个 AI 技术日新月异的时代，FunRec 选择了重新出发，用更加系统、更加前沿、更加实用的内容，继续陪伴每一位推荐系统学习者的成长之路。

五、特别致谢

在这个重要的时刻，我们要特别感谢：

🙏 每一位贡献者 ：感谢那些在 GitHub 上提交 PR、报告 Bug、完善文档的开发者们，是你们的每一次 commit 让 FunRec 变得更好

👥 每一位学习者 ：感谢那些在 issues 中提问、在社群里讨论、在实践中反馈的同学们，是你们的需求和建议指引着 FunRec 的发展方向

🤝 开源社区 ：感谢 Datawhale 社区的支持，感谢所有为推荐系统技术普及默默付出的朋友们

正是因为有了大家的陪伴和支持，FunRec 才能从一个简单的学习资料成长为今天这样一个完整的学习体系。未来的路还很长，我们希望能继续与大家一起，在推荐系统的世界里探索更多可能！

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