推荐系统从0到1_1

目录结构

引言

推荐系统的必要性

搭建推荐系统所需要的材料

推荐系统整体框架概览

推荐系统核心技术框架

数据预处理

用户画像

EE问题和相关算法

曝光量的重要性和CTR的置信度

TopN推荐

CF算法原理介绍和实现

用户画像在推荐的应用

基于用户和文章标签的匹配召回

基于用户行为的个性化推荐

Word2Vec介绍和应用

Bert处理文本

用户行为与item的向量化

用户行为与物品之间的相似

CTR预估

基于图片进行推荐

文章质量评分系统

离线排序模型

资讯去重算法

YouTube-DNN召回算法

YouTube-DNN排序算法

DSSM

MIND

SDM

序列检索推荐

FM

FFM

Wide&Deep 算法

DeepFM

FTRL

GBDT+LR

Node2vec

LINE

DIN

DIEN

排序架构

TF-Serving

根据用户实时行为进行推荐

FLINK实时推荐

ABTest框架和实现

Item的实时曝光控制

推荐系统的多样性

查问题的正确姿势

算法团队人员招聘

算法团队管理

算法项目管理

怎样向合作部门介绍算法

算法对于业务的评价