推荐系统入门教程——FunRec

推荐系统入门教程——FunRec

1. 项目介绍

FunRec 是一个开源的推荐系统入门教程，由 Datawhale 团队成员共同整理和编写。该项目旨在帮助具有一定机器学习基础的学习者快速了解和掌握推荐系统的基本概念、算法原理以及实际应用。教程内容包括推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面试经验等多个部分，形成一个从入门到实践再到面试的闭环学习路径。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.x
• Jupyter Notebook
• TensorFlow 1.14 (对于特定案例)

克隆项目

git clone https://github.com/datawhalechina/fun-rec.git
cd fun-rec

启动 Jupyter Notebook

jupyter notebook

打开浏览器，访问本地 Jupyter Notebook 服务，开始学习教程内容。

3. 应用案例和最佳实践

竞赛实践

结合阿里天池上的新闻推荐入门赛，分析赛题、设计召回和排序算法，以及分享上分技巧。

新闻推荐系统实践

实现一个具有前后端交互及完整推荐链路的新闻推荐系统 Demo，涵盖用户和物料画像构建、前后端开发、推荐流程搭建等内容。

4. 典型生态项目

• TensorFlow: 用于构建和训练推荐算法模型。
• Vue: 前端框架，用于新闻推荐系统的前端展示。
• Flask: 后端框架，用于新闻推荐系统的后端逻辑。
• Scrapy: 网络爬虫框架，用于新闻数据的爬取。

以上就是关于 FunRec 推荐系统入门教程的简介、快速启动指南、应用案例以及典型生态项目。通过本教程，你可以逐步学习和实践推荐系统的相关知识和技能。祝你学习愉快！