我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
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
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，实现方法有基于邻域、基于隐语义模型、基于图的随机游走算法等，目前使用最多的是基于邻域的推荐算法，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。
作为人工智能最重要的应用之一，推荐系统几乎存在于我们日常生活的各个角落。作为人工智能最具有前景的技术之一，图学习在学习推荐系统中的各类客体间复杂关系上表现出了强大的优势。希望通过这篇文章，可以让你对基于图学习的推荐系统形成一个全面而系统的认知。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，深度学习出现并统治了人工智能领域。推荐系统技术迎来了一次重大的革新，推荐系统正式进入了深度学习时代。 学术界尝试用深度学习设计推荐算法，工业界也将深度学习广泛应用于实际项目。 01 推荐系统与深度学习的碰撞 涌现出一大批优秀成果 2016年，微软亚洲研究院谢幸博士的团队开始将深度学习、知识图谱、强化学习、图神经网络等最新技术应用到微软的广告、新闻、游戏等推荐场景，取得了推荐效果、用户活跃度以及广告收入的大幅度提升，并发表了一系列有影响力的学术论
推荐系统作为以人为本的人工智能技术的最前沿应用，被广泛部署在网络世界的每个角落，其大大提高了人类的决策效率。然而，尽管推荐系统具有巨大的作用和潜力，但也可能导致对用户、物品、生产者、平台甚至整个社会的不良影响，例如由于不透明的过程而损害用户的信任，对不同的消费者或生产者的不公平待遇，由于大量使用用户的私人敏感数据进行个性化推荐而导致的隐私泄露问题，由于缺乏对用户自身数据的控制而导致推荐重复的内容的回音室效应等等。所有这些都造成了对可信推荐系统的迫切需求，以减轻或避免这种不利影响和风险。
在这个时代,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战:作为信息消费者,如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情;作为信息生产者,如何让自己生产的信息脱颖而出,受到广大用户的关注,也是一件非常困难的事情。推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
单排，是玩游戏的一种排位模式，顾名思义，就是只能一个人去获取在游戏中的段位和级位，如同一个人单独开启一段攀登之旅，这注定是孤独且艰难的，输了得不到安慰，赢了也没人分享。
我们在学习推荐系统的时候，最好是理论结合项目一起来做，项目能直接检验学习的理论知识。我觉得推荐系统算法和其他深度学习算法不一样的点在于：推荐系统算法有比较多的项目可以去练手（就是说推荐系统算法的应用更大众化，模型应用广泛，训练数据更多。） 本文将从推荐系统理论知识，到经典算法，到模型应用和大家详细说一说。（最后会给大家总结一个学习路径，需要的自取） 推荐系统发展 分类目录👉搜索引擎👉推荐系统 推荐系统能做的 推荐系统能够主动为我们提供千人千面、个性化服务 电商：据说亚马逊收入至少有35%来自推荐算法； 应用
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。 虽
推荐系统和搜索引擎一直是比较火热的技术，因为离商业化比较近。她们是互联网领域两个衣着光鲜的美人，小腰一扭就是钱的味道。这几年凭借着两个红利：
随着全球数字化、5G通信技术的成熟、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，由此引发了一场新的技术革命.
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。虽然
我之前翻译过一篇文章《破解 YouTube 的视频推荐算法》，得到了很多人的好评，在各个算法、大数据公号上纷纷转载。最初看到这篇文章是@fengyoung 在Facebook上分享的，觉得题目很有意思就看了一遍，看完后感觉很有启发，遂决定翻译一下让更多人看到。
自从今年我在一些平台讲了几次推荐系统的公开课后，就有好多同学加我，问我推荐系统应该怎么入门，那么今天，我就结合自己的实际经历来聊聊推荐系统怎么入门比较好。
作者：洪亮劼 Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 📷 在电子商务、个性化阅读、社交网络（媒体）以及共享经济高速发展的今天，发现用户的需求、了解用户的行为并为用户筛选出最相关的信息和产品已经是互联网服务的一个核心环节。 互联网上的信息是海量的：YouTube用户每
作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学：微积分，统计学，线性代数 周边学科：信息论基础 推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价 实现系统检验想法的技能： 操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
在个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些介绍了推荐下中不可避免都会遇到的问题，这里介绍一些不可忽视的一些内容。
传统的推荐算法与用户的交互较为缺乏，难以及时有效地把握用户兴趣。基于对话的推荐系统（Conversational Recommender System，CRS）能够通过与用户深入互动来了解用户兴趣，成了推荐系统领域一个新的研究热点。基于对话的推荐系统的核心是用户与推荐系统的在线交互，即将通过用户与推荐系统的对话交互过程获得用户的反馈，并将用户反馈融入推荐模型中，期望更好地理解用户的兴趣并提升推荐的准确性。
作为最成功的人工智能驱动的应用之一，推荐系统通过在我们生活的许多方面提供个性化的建议，帮助人们以有效和高效的方式做出适当的决定，特别是针对各种在线服务，如电子商务平台和社交媒体网站。在过去的几十年里，推荐系统的快速发展通过创造经济价值、节省时间和精力以及促进社会公益，使人们大大受益。
以下内容整理自清华大学《数智安全与标准化》课程大作业期末报告同学的汇报内容。 我们主要从分析问题、解决问题、效果评估和实际验证四方面，推动这一课题的研究，并形成相应的研究成果。 第一部分：AI算法透明概述 第一部分，AI算法透明概述，主要凝练了当前AI算法透明性存在的挑战。 近年来，人工智能技术的发展使得其透明性问题日益凸显，为保障用户对算法知情，实现监管机构对算法进行有效规范治理与问责，算法透明性必不可少。 然而，算法透明性更类似于原则性的提议，具体如何落实透明性要求，并对其进行有效评估，尚未形
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
推荐系统实践 对于推荐系统，本文总结内容，如下图所示： 推荐系统.png 文章很长，你可以跳着看你感兴趣的部分。 一、什么是推荐系统 1. 为什么需要推荐系统 结论是，为了解决互联网时代下的信息超载问
一、背景 在互联网信息量爆炸式增长的今天，我们已然从信息匮乏时代走入信息过载的时代。在这样的时代背景下，用户在精准内容消费方面的需求也随之提高，由此浏览器作为移动流量的巨大入口，其角色也自然发生了变化——《艾媒：2017年上半年中国手机浏览器市场研究报告》中提到“目前中国手机浏览器已发展至内容聚合及服务平台阶段，成为移动互联网超级入口及内容聚合平台的手机浏览器产品能满足用户多样化功能需求和提供丰富多样的内容服务。”移动端浏览器的业务重心已经逐渐转向内容消费。而发展个性化推荐（无论内容来源为全局热点或者是个
推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。
推荐系统目前已经深入到了互联网的各类产品中。不管是到电子商务网站购物，还是到新闻阅读网站获取信息，甚至是在出行的时候希望听到不同的音乐，不同种类的推荐系统都在我们的生活中发挥着举足轻重的作用。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含：
作者在前面几篇文章中对常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解、分解机、基于标签的推荐、深度学习等进行了详细介绍(点击蓝色字体阅读相关文章)，并在这些文章中详细说明了这些算法的优缺点。在本篇文章我们会介绍混合推荐系统(Hybrid Recommender Systems)，就是利用多种推荐算法配合起来做推荐，期望避免单个推荐算法存在的问题，最终获得比单个算法更好的推荐效果。
📷 本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 📷 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，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。
吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟，请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用：
好久没有更新了！！！ 最近一直在研究推荐相关的知识，也算是有一点感悟吧，暂且打算写一系列推荐入门的文章， 一为分享，共同学习。二为对知识做一个系统的整理。 这是第一篇，不打算说太多关于技术的问题，我们就来随便聊聊推荐系统，然后本篇文章也作为该系列的一个导航文章吧！
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
并且，推荐系统能够很好的发掘物品的长尾，挑战传统的2/8原则（80%的销售额来自20%的热门品牌）。
很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。
推荐系统就是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点、所处上下文环境等信息去判断用户当前需要或感兴趣的物品/服务的一类应用。
推荐系统是移动互联网时代非常成功的人工智能技术落地场景之一。 本文我们将从架构设计的角度回顾和讨论推荐系统的一些核心算法模块，重点从离线层、近线层和在线层三个架构层面讨论这些算法。 本文不会讲解一些具体推荐模块的架构设计，但无论什么推荐模块，其逻辑经过拆解后都可以映射到本文的架构体系中，做到触类旁通，举一反三。 ----- 本文选自《从零开始构建企业级推荐系统》一书，在庞杂的领域知识网格中点亮关键节点，为你的商业化落地开辟泛化通道。 ▼ 扫码获取本书详情 ▼ ---- 1 架构设计概述 架构设计是
推荐系统中有一个经典的问题就是 EE （exploit－explore）问题，EE 问题有时也叫多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB)，简单来说，EE 问题解决的是选择问题。
一直以来，推荐系统领域面临模型线上线下效果差距大的痛点问题，昂贵的线上 A/B 测试成本使得广大研究人员望而却步，也造成学术界的推荐系统研究与工业界的实际应用间的巨大割裂。随着大语言模型展现出类人的逻辑推理和理解能力，基于大语言模型的智能体（Agent）能否模拟真实用户的交互行为，从而构建一个可靠的虚拟推荐 A/B 测试场景，以帮助推荐研究的应用落地，是一个急迫、重要且极具经济价值的问题。
一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是： (1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先
推荐系统对于处于信息爆炸时代的我们来说并不陌生。在日常生活中，我们使用到推荐系统提供的各种服务，在社交工具上认识志同道合的朋友，到音乐网站中欣赏自己感兴趣的音乐作品，从一大堆企业岗位信息中挑选出一份称心如意的工作等等。一个优秀的推荐系统能像朋友一样理解用户的需求，提供给用户有价值的信息，并且帮助用户做出正确合理的决策。而推荐系统要向人性化的方向发展，除了要深入分析用户喜好制定合理的推荐策略，能够对推荐的结果提供合理的解释也相当重要。推荐理由在推荐系统中随处可见，举一些典型例子譬如，“你可能认识小李，你们有16个共同好友”，“你收藏的《哈利波特》主演丹尼尔•雷德克里夫最新力作”等。作为推荐系统与用户的直接交流方式，推荐理由在推荐系统中发挥着重要的作用。本文将就我在推荐理由应用于推荐系统中的心得体会，与大家进行分享。
最近看下推荐系统的入门书籍《推荐系统实践》，\color{red}{项亮老师}的这本书应该是国内推荐系统中最受好评的。虽然有电子版，但是对于比较经典的书籍，还是会买纸质版的。
本文主要从推荐系统的定义、应用场景、实现原理、算法模型、案例以及注意事项等方面进行了详细阐述。推荐系统作为人工智能的重要应用领域，已经在众多行业中得到广泛应用。同时，文章还指出了推荐系统在实施过程中需要注意的一些关键问题和挑战，包括用户行为数据、用户偏好、推荐时机、场景化应用以及产品逻辑等方面。通过本文的阐述，希望能够帮助读者更好地理解和应用推荐系统，从而提高推荐系统的实际效果和优化方向。"
此时此刻，算法正在监视着你。她们监视你去哪里、买了什么、遇见了谁，包括你的每一次呼吸、每一次心跳。
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