【王喆-推荐系统】RS整体架构和流程

这个系列是学习王喆的【深度学习推荐系统实战】时做的笔记和自己的学习总结。

零、一个栗子的引入

先从一个栗子入手，2019 年，阿里著名的千人千面系统驱动了天猫“双 11”2684 亿元的成交额。假设我们通过改进天猫的商品推荐功能，让平台整体的转化率提升 1%，那么在 2684 亿元成交额的基础上，我们就能再增加 26.84 亿元。 也就是说，推荐工程师仅通过优化推荐技术，就创造了 26.84 亿元的价值。这无疑是这个职位最大的魅力所在。

2013 年，百度率先在广告系统中应用了深度学习，2015 到 2020 年，阿里提出并应用了从 MLR 到 DIEN 等一系列的深度学习模型。国外的互联网巨头也不逞多让，从最早的 Google 的 Word2vec，到 2015 年 YouTube 的深度学习推荐系统，再到之后的 Facebook、Amazon、微软等等，几乎所有头部公司的成功应用，让深度学习如后浪般席卷了推荐系统业界，将传统的推荐模型彻底取代。
再或者说，我们最熟悉的天猫淘宝的双十一活动。

一、学习目标和要求

1.学习目标

在所有业界巨头的推荐引擎都由深度学习驱动的今天，作为一名推荐系统从业者，我们不应该止步于：
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