小册上新 | 推荐系统完全指南

引荐体系是各大互联网公司不可或缺的重要模块,它以“千人千面,万人万解”的特色,为用户供给个性化的内容,直接影响公司收益。

依据历史数据,Amazon 35% 的销售来自引荐,Netflix 2/3 的电影碟片租借来自引荐,GoogleNews 的引荐体系更是为其增加了 38% 的点击率。

为什么引荐人才的薪资普遍偏高?

国内外各大互联网公司,对于引荐体系方面的人才也是趋之若鹜,引荐算法相关岗位的薪酬也显著高于其它技能岗。

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这是由于引荐体系相关的优异算法工程师十分稀缺,供需严重不平衡。而构成这种不平衡的底子原因是,底子原因是引荐体系的门槛不低,它具有一套彻底独立的常识体系和方法论

首要,引荐体系涉及的常识面十分广和深。咱们不只需求了解各种类型的事务,把握各种数据剖析的方法,还需求把握机器学习的原理,通晓引荐的各种模型。

其次,实践落地引荐体系的进程与理论常识有较大差距。咱们不能一味地只追求引荐模型怎么凶猛,而是需求依据不同的阶段进行合理规划,什么时候上战略,什么时候上召回,什么时候上深度学习,这些经历都需求在作业中一点一滴地累积。

最后,引荐算法同学常常需求背负事务指标高增长的 KPI。这需求咱们可以结合实践情况,有针对性地提出处理计划,对引荐算法的各种战略、各种算法融会贯通。

因此,即使是具有机器学习根底的同学想要体系把握也十分困难,只不过在初期理解上相对轻松一些。那咱们究竟该怎么学习引荐体系呢?

怎么学习引荐体系?

为了让咱们可以构建出引荐体系的完好常识体系,把握中心技能,还能灵敏应用到实践作业中,《引荐体系彻底指南》这本册会环绕引荐体系的中心链路展开解说,也便是召回 -> 粗排 -> 精排 -> 重排 -> 战略。其间,每一层又会从根底到进阶再到高阶,抽丝剥茧地解说每项技能所要处理的问题,以及遗留下来的缺少,让咱们可以构成一个明晰的脉络。当然,还会搭配实践的应用场景。

  • 根底部分会环绕引荐体系的各项入门级技能解说,比方:统计学、机器学习、EE、CF、LR 等,很多技能会伴随着整个引荐体系的生命周期。
  • 进阶部分是指度过了引荐体系的初始阶段后,为进一步提升引荐作用,咱们会学习运用一些较杂乱的算法,比方:GBDT+LR、FM、DeepWalk 等。
  • 高阶部分,咱们会学习业界的最佳范式,包含召回、粗排和精排,其间还会包含一些杂乱的场景,如多目标、重排、常识蒸馏等。

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作者是谁?

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作为一名有着十年以上从业经历的互联网老兵,周兴博担任过 10 亿+用户量级的引荐体系,积累了丰厚的理论常识和实践经历,十分懂得“怎么从入坑到发疯地把握一门技能”。

并且在曩昔的数年时间里,他坚持不懈地在一线死磕引荐体系,一次又一次地突破了自己的认知。这些通过亲身经历才沉淀下来的常识和经历,他十分希望分享给那些想要从事引荐体系,或想要进一步进步能力的同学们。就算不能立马让他们成为引荐体系方面的“大神”,起码能帮助他们理解其间的原理,构成自己的常识体系,更高效地达到事务目标,少走很多弯路。

哪些人合适学?

学习根底:了解机器学习和引荐算法的根底概念,有过简单实践更好

  • 引荐体系行业一线工程师,遇到瓶颈期,缺少进阶方向;
  • 引荐方向的战略产品经理,想要与引荐算法同学高效交流、对接,提出可落地的战略计划;
  • 对引荐体系算法作业感兴趣的学生、工程师,想要了解真实引荐体系的常识体系,增加作业机会。

上新特惠,限时 6 折

7 月 20 日 ~ 7 月 27 日,小册正值上新特惠,限时 6 折,仅需 “¥23.94`!

不管你是从事引荐方向的战略产品经理,想要高效地与引荐算法同学对接,仍是缺少进阶的方向,进入瓶颈期的一线引荐工程师,又或许是想要向引荐方向转行的工程师,对引荐算法感兴趣的学生。学习这本小册,都能让你彻底了解引荐体系的方方面面,实现自己职业发展中一次质的改变!

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