一个神奇的推荐系统学习站
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专题 | 代码 | ||
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〇、前言 | 前言 | ||
一、推荐系统概述 | 推荐系统范式 | ||
二、基础推荐系统算法 | 经典协同过滤推荐算法 | ||
基于朴素ML的协同过滤 | |||
矩阵分解推荐算法 | |||
因子分解机 | FM、FFM | ||
三、进阶推荐系统算法 | 经典结构 | AutoRec——单隐层神经网络 | |
Deep Crossing——经典架构 | DeepCrossing | ||
NeuralCF——CF & 深度学习 | |||
PNN模型——加强特征交叉 | PNN | ||
Wide&Deep | Wide&Deep——记忆&泛化 | Wide&Deep | |
FM_DNN簇 | FM与DNN的融合(FNN、DeepFM、NFM) | DeepFM | |
注意力机制 | 注意力机制的引入(AFM、DIN) | ||
序列模型 | 阿里DIEN | ||
Embedding技术的应用 | Embedding | ||
四、推荐系统评估与价值 | 推荐系统的评估 | ||
五、推荐系统的工程实现 | 数据流与特征工程 | 大数据架构 | |
推荐系统冷启动 | |||
推荐模型离线训练 | |||
推荐模型线上部署 | |||
六、推荐系统产品与运营 | |||
七、推荐系统面试 |