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。
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）
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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（商品推荐，人群推荐，喜好推荐）
千人千面和个性化服务要建立在已经牢固掌握推荐系统各种算法的应用上面，学完算法&模型之后，怎么进行实际应用非常重要。
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part1 推荐系统概述
part2 经典推荐算法
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part1 关于推荐系统学习路径
part2 关于推荐系统相关技术
part3 关于推荐系统求职面试
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录播课内容介绍
推荐系统架构
采用多轮排序的考虑是：主要还是资源有限，DNN模型相对预估更准确，但是耗时较长，当推荐系统一次请求返回延时百毫秒内，无法使用复杂模型排序大候选集。
传统推荐算法模型
尽管深度学习推荐模型已经成了推荐、广告、搜索领域的主流，
但传统推荐模型仍是基础，且在某些应用中仍使用广泛。
了解传统推荐算法模型
基于邻域的推荐算法
UserCF算法
UserCF算法主要包括两个部分:
①找到和目标用户相似的用户集合
②找到这个集合中用户喜欢的,且目标用户没有听说过的物品推荐个目标用户。
UserCF算法改进
用户产生交集的物品较少怎么办？
答：时间复杂度：
ItemCF算法
对每个用户建立一个包含他喜欢的物品的列表。将他物品列表中的物品两两在共现矩阵C中加1。
UserCF算法和ItemCF算法的主要区别?
经典模型讲解
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隐语义模型
基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。
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如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度?
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对于一个给定的类，选择哪些属于这个类的物品推荐给用户，以及如何确定这些物品在一个类中的权重?
采样原则
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对每个用户采样负样本时，要选取那些很热门，而用户却没有行为的物品
基于图的推荐模型
PersonalRank
模型学习的详细内容以及讲解，大家来看我争取的这个
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