如何快速搭建一个企业级推荐系统？| 极客时间

你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。

遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。

亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。

当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个项目，终于对推荐系统有了更深入的理解。在我看来，一个优秀的推荐系统，应该具备精准性、实时性、个性化、多样性以及用户参与度。

但在学习过程中我发现，不会处理真实的数据、面对不同的问题不会变通，这基本是初学算法工程师的通病。想要系统性完整性地掌握推荐系统，又不得不面临各种各样的难点：外围知识多、算法选型难、系统上线难。

由此可见，学习推荐系统需要深入理解概念、技术和应用技巧，同时也需要对各种不同领域和不同用户的特点和需求有深入了解。

如何高效得学习？

推荐系统是一个比较庞大的体系，但是作为一个算法工程师，重在掌握业务模型部分👇

• 对推荐系统全局有一个大致的了解
• 了解简单的召回算法和排序算法
• 了解召回算法和排序算法对数据和特征的需求
• 了解简单的推荐系统是如何工作的

再给你一张学习思维导图，希望呈现给你一套系统的、正确的、尽可能完备的推荐系统知识手册👇

要在一个成熟的推荐系统上，找到提升的突破点或短板并不容易。为了帮你加深对学习模型的理解和大数据平台的熟悉程度，我和极客时间合作，开设了专栏《手把手带你搭建推荐系统》。

完整跟下来，你能获得这样一个从「具体问题 → 找合适的算法与模型 → 自主解决问题」完整技术框架。专栏力求稳中求进，用真实数据搭建企业级系统，6+ 主流推荐算法及适用场景精讲。

此外，我会带你实现我们的终极目标，使用 TensorFlow Serving 来进行服务的部署和搭建，完成一个真正的企业级推荐系统。毫不夸张得说，想学习推荐系统，看这个专栏就够了。

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这门课的亮点有哪些？

1. 算法 + 工程，平滑学习曲线：不仅仅包括推荐算法，还包含了一整套推荐系统的工程化方案，算法和工程双管齐下，让你在一个循序渐进的过程里，扎实走好每一步。
2. 综合、系统：从思维方法到产品逻辑，从算法原理到工程实践，从团队到个人，将推荐系统所涉及的内容娓娓道来。
3. 有趣、易懂：用通俗易懂的方式介绍了推荐系统的经典算法原理，辅有相应的配套实践代码，以帮助初入门的算法工程师快速上手。整本书里硬核的数学推导几乎没有，即使有，也配套了通俗的解释。4、开箱即用：附带可以直接用于生产环境的所有主流推荐算法的代码实现。

“我是如何讲解这门课的？

我将从最开始就带你获取真实的原始数据，然后把这些真实的原始数据处理成我们所需要的数据集和画像系统，最后再利用我们处理好的数据集和画像，搭建我们的推荐系统。

因此，我一共设计了七个大的章节，分别是：架构篇、数据篇、召回篇：基于规则的召回、服务搭建篇、召回篇：经典召回算法、排序篇和部署篇。

架构篇

我将给你提供一个了解推荐系统概念和功能宏观视角。你会了解到一个典型的推荐系统包含哪些重要部分，如召回、排序和个性化推荐等。

数据篇

学习爬虫和数据库的原理和使用方法，并实战。接下来，使用 NLP、Python 等技术对数据进行简单的特征工程处理，形成我们的内容画像系统。

召回篇

我们将利用「数据篇」得到的数据，进行一些基于规则的召回。并深入研究召回对于推荐系统的影响，以及如何选择最优的召回策略。

服务搭建篇

我会给你一个简单的推荐系统 Web 界面，带领你在这个界面的基础上调用 Flask 提供的 webservice 接口，完成内容推荐。

召回篇：经典召回算法

搭建好服务后我们更进一步，以实战的方式深入经典召回算法，形成一套简单的推荐系统流程。

排序篇

讲解 GBDT、LR、DeepFM、重排序等经典排序算法，与召回篇的推荐系统流程结合，用真实案例加深你对这些算法特点及适用场景的理解。

部署篇

尝试把整个系统部署和发布到 Linux 系统上，这也是我们的最终目标。并从全局视角来观察企业级推荐系统是如何在线上运作的。

详细内容，可以看看目录👇

最后再强调一点

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我讲的内容很多都来自一线大厂的经验，所有的实践方法均在实际的项目中落地过。掌握了课程里的流程方法、工具、设计思想，你还能将其无缝运用到其他的项目中，真正提高团队的效率，最终提升交付质量。

欢迎你在留言区畅所欲言，分享你的理解或者提出自己的疑问，也可以邀请你的好朋友们共同来学习。

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