[561] 全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力 - 在实战中解决具体问题，让知识真正落地

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1. 【前言】初探推荐系统

• 1-1 前言–关于这门课
• 1-2 推荐系统是什么
• 1-3 课程章节导览

2. 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建

• 2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上）
• 2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下）
• 2-3 推荐系统架构 — 如何设计一个推荐系统
• 2-4 课程项目介绍和技术选型
• 2-5 课程项目微服务API定义
• 2-6 后端服务框架搭建—召回服务（上）
• 2-7 后端服务框架搭建—召回服务（中）
• 2-8 后端服务框架搭建—召回服务（下）
• 2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务
• 2-10 【任务】对于“相似推荐”常见是否也需要一个接口呢？
• 2-11 课程项目前端页面搭建
• 2-12 【梳理】推荐系统常用特征
• 2-13 【梳理】重难点概览

3. 【特征工程】为推荐系统准备数据

• 3-1 特征工程—为推荐系统准备食材（上）
• 3-2 特征工程—为推荐系统准备食材（下）
• 3-3 如何做好特征工程（上）
• 3-4 如何做好特征工程（中）
• 3-5 如何做好特征工程（下）
• 3-6 数据爬虫的编订
• 3-7 用pandas可视化数据（上）
• 3-8 用pandas可视化数据（下）
• 3-9 【任务】按要求找出物品信息
• 3-10 Spark—业界最流行的大数据框架
• 3-11 用Spark处理特征（上）
• 3-12 用Spark处理特征（下）
• 3-13 如何采集用户行为数据
• 3-14 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上）
• 3-15 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下）
• 3-16 【任务】如何使用一个Topic来统一处理各种不同的用户行为
• 3-17 【梳理】特征处理方法
• 3-18 【梳理】重难点概览

4. 【召回】筛选出用户的心头好

• 4-1 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）
• 4-2 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）
• 4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上）
• 4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下）
• 4-5 实现Item2Vec（上）
• 4-6 实现Item2Vec（中）
• 4-7 实现Item2Vec（下）
• 4-8 【任务】Node2Vec中的两种不同策略得优劣
• 4-9 用Redis存储Embedding
• 4-10 最近邻查找算法—如何使用Embedding（上）
• 4-11 最近邻查找算法—如何使用Embedding（下）
• 4-12 用FAISS实现LSH
• 4-13 【任务】认识一下其他算法与LSH得优缺点
• 4-14 召回服务最终完善
• 4-15 【梳理】 重难点概览

5. 【排序】对推荐结果进行精确排序

• 5-1 排序层—如何活动最精确的结果排序
• 5-2 协同过滤—最经典的排序算法
• 5-3 协同过滤算法实现
• 5-4 【任务】使用Spark ALS实现协同过滤
• 5-5 深度学习—革命性的机器学习模型
• 5-6 TensorFlow—业界最著名的深度学习框架
• 5-7 用三个例子体验TensorFlow（上）
• 5-8 用三个例子体验TensorFlow（下）
• 5-9 MLP—最经典的深度学习模型
• 5-10 深度学习需要的特征如何处理（上）
• 5-11 深度学习需要的特征如何处理（下）
• 5-12 如何保存线上服务特征
• 5-13 搭建并训练MLP模型（上）
• 5-14 搭建并训练MLP模型（中）
• 5-15 搭建并训练MLP模型（下）
• 5-16 模型调优怎么做（1）
• 5-17 模型调优怎么做（2）
• 5-18 模型调优怎么做（3）
• 5-19 模型调优怎么做（4）
• 5-20 【任务】选择合适得参数找出最优
• 5-21 利用深度学习模型完善排序服务
• 5-22 【梳理】重难点梳理

6. 【效果评估】衡量推荐结果的好坏

• 6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上）
• 6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下）
• 6-3 【任务】关于推荐系统的评价标准得思考
• 6-4 在线评价系统的方法：AB测试
• 6-5 代码实现AB测试功能（上）
• 6-6 代码实现AB测试功能（下）
• 6-7 【梳理】推荐模型离线评估

7. 【深入学习】工程中的实践问题探讨

• 7-1 实践问题—如何解决冷启动（上）
• 7-2 实践问题—如何解决冷启动（下）
• 7-3 实践问题—如何增强系统实时性（上）
• 7-4 实践问题—如何增强系统实时性（下）
• 7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上）
• 7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中）
• 7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下）
• 7-8 【任务】能否利用其他召回策略进行物品构建
• 7-9 【拓展】Flink中的时间

8. 【结语】前沿拓展

• 8-1 拓展篇之强化学习
• 8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上）
• 8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下）
• 8-4 回顾+结语