深度学习推荐系统实战 | 完结

带你从 0 到 1 搭建工业级推荐系统

深度学习推荐系统的经典技术架构

Spark、TensorFlow、Flink 等主流工具的实践经验

Embedding 和多种深度推荐模型的原理和实现

亲手搭建一个完整的深度学习推荐系统

课程模块设计

整个课程的结构遵循经典推荐系统的框架，共分为 6 个模块，分别是“基础架构篇”“特征工程篇”“线上服务篇”“推荐模型篇”“效果评估篇”“前沿拓展篇”。
基础架构篇：从宏观上，帮你建立起深度学习推荐系统的完整知识架构，做到“心中有高楼，并且手把手教你在自己的电脑上安装我们要实现的推荐系统 Sparrow RecSys ，建立初步的全局印象。
特征工程篇：重点讨论推荐系统会用到的特征，以及主要的特征处理方式，并在 Spark 上进行实践。此外，你还会学习到深度学习中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技术，并利用它们实现 Sparrow Recsys 中的相似电影推荐功能，在实践中快速成长。
线上服务篇：这一篇，你会实打实地搭建一个推荐服务器，它包括了服务器、存储、缓存、模型服务等模块和相关知识。通过这部分的学习，你会初步掌握 Jetty Server、Spark、Redis 等业界主流工具的使用，以及一个推荐工程师在工程领域的核心技能。
推荐模型篇：推荐模型是深度学习对传统推荐系统改进最大的地方，可以说是“推荐系统上的明珠”，也是整个专栏的重中之重。从中，你不仅可以学到 Embedding+MLP 、Wide&Deep、PNN 等深度学习模型的架构和 TensorFlow 实现，还能接触到注意力机制、序列模型、增强学习这些相关领域的前沿知识，拓宽技术视野。
效果评估篇：重点讲解效果评估的主要方法和指标，帮助你建立起包括线下评估、线上 AB 测试、评估反馈闭环的整套评估体系，真正能够用业界的方法而不是实验室的指标来评价一个推荐系统。
前沿拓展篇：围绕 YouTube、阿里巴巴、微软、Pinterest 等一线公司的深度学习推荐系统方案进行讲解，帮助你追踪业界发展的最新趋势，能融汇贯通地串联起整个知识体系。

〖课程截图〗:

深度学习推荐系统实战