课程背景

个性化推荐已成为各互联网产品的标配，随着它在各大厂的火热，很多程序员都想要学习了解推荐系统的相关技术。

然而想要自学并非易事，面临不少挑战：

对推荐系统认知有偏差，以为只有高深的算法才能搭建出好的推荐系统，没有抓住真正的学习重点
因为无实践，对于推荐系统的产生不知所云，更不知需要哪些知识，学习效率低下
……
那么，掌握推荐系统应该学习哪些知识，建立系统知识体系？一个有效的推荐系统，该用哪种推荐算法来解决问题？

课程解读

课程作者已有近 10 年推荐系统相关经验，他将自己丰富的实战经验浓缩与提炼，把学习推荐算法划分成了 6 大阶段，对应专栏 5 大内容模块，带你高效学习了解推荐系统的相关知识脉络、推荐算法的基本原理，并结合 58 集团的实践案例帮你融会贯通。

① 模块一：推荐系统基础篇
这一模块重点讲解推荐系统有关的理念、基础数据体系搭建等知识。你将快速掌握互联网业务场景、推荐系统的作用、埋点上报、用户和物品画像，以及标签挖掘、AB 测试系统等基础系统做法。

②模块二：传统推荐算法的演化之路
此模块主要讲解相对容易的传统机器学习推荐算法，这是推荐算法的基础。学完这部分知识，你将掌握传统经典推荐算法的原理，以及传统推荐算法的发展脉络。

③模块三：深度学习推荐算法的演化之路
这一模块是本专栏的重点，难度较大，主要从系统化的角度讲解 20+ 种常见的深度学习推荐算法。学完这部分知识，你将真正掌握最有影响力的深度学习推荐算法及其发展脉络，从而向更高、更远的算法工作前进。

④模块四：推荐系统绕不开的经典问题
这一模块是进阶内容，这些问题也是在你在落地过程中一定会遇到的。本模块内容在传统推荐算法基础上，继续结合模型的发展脉络，以及迁移学习、强化学习等实际业务落地场景，讲解推荐领域独特的问题及经典问题的解法，增强你解决实际问题的能力。学完后，你将知晓如何在特有场景下通过推荐算法做好一个推荐系统。

⑤模块五：推荐系统理论与实战篇
这一模块是拔高内容，将之前模块所学的推荐系统知识体系和脉络进一步梳理，并以 58 同城本地服务业务为背景，介绍如何根据实际业务构建流量分发体系，以及在体系分层优化中如何结合算法和工程能力，实现推荐算法综合及工程化实践方案的落地。

课程大纲

赠送课程文档，文档格式位md格式，需下载markdown软件配合使用

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