推荐系统三十六式：解决你推荐系统80%的问题

缘来@是你

专栏简介
“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家老师（老师）撰写并维护的精品专栏内容。
PC 时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。
最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来，推荐系统会成为所有数据型产品的标配。
而推荐系统前方的技术蓬勃发展，后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状，大厂们一骑绝尘，太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生，需要去了解哪些知识。
本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。
专栏模块
专栏共三个月，36 期，分五个模块介绍推荐系统知识。
概念篇：推荐系统有关的理念、思考，形而上的内容，虽然务虚但是必要。
原理篇：推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后，你可以更快地开发和优化自己的系统，并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。
工程篇：推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情，架构、选型、案例等，为你的实践之路推波助澜。
产品篇：推荐系统要成功，还要考虑产品理念及其商业价值，此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。
团队篇：个人该如何学习和成长，团队该招多少人又该有哪些人，以及产品经理和工程师该如何合作等问题。

专栏详细目录如下：
开篇词 (1讲)
开篇词 | 用知识去对抗技术不平等
第1章 概念篇 (3讲)
【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗?
【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题
【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式
第2章 原理篇 (20讲)
【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”
【内容推荐】从文本到用户画像有多远
【内容推荐】超越标签的内容推荐系统
【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界
【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”
【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些
【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法
【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的
【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你
【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳
【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型
【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep
【MAB问题】简单却有效的Bandit算法
【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法
【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用
【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些?
【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单
【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系
【其他应用算法】实用的加权采样算法
【其他应用算法】推荐候选池的去重策略
第3章 工程篇 (10讲)
【常见架构】典型的信息流架构是什么样的
【常见架构】Netflix个性化推荐架构
【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系
【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素
【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐
【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台
【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计
【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍
【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防
【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍
第4章 产品篇 (3讲)
【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位
【产品篇】说说信息流的前世今生
【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径
尾声与参考阅读 (2讲)
推荐系统的参考阅读
【尾声】遇“荐”之后，江湖再见

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vippp

看了LZ的帖子，我只想说一句很好很强大！

Layne

谢谢分享

xiaopar

看了LZ的帖子，我只想说一句很好很强大！

Miracle

果断MARK，前十有我必火！

明天

果断回帖，如果沉了就是我弄沉的很有成就感

8413848

膜拜神贴，后面的请保持队形~

huqs

不错，又占了一个沙发！

sjhscy

啥也不说了，楼主就是给力！

yuanzelin8

推荐系统三十六式：解决你推荐系统80%的问题

captain

膜拜神贴，后面的请保持队形~

无名

果断回帖，如果沉了就是我弄沉的很有成就感

yzl7121848

谢谢分享！