5 大模块梳理推荐系统知识脉络;
20 个推荐系统算法原理精讲;
10 大算法落地事件案例解析;
掌握推荐产品理念及商业价值。
PC 时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。
最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的互联网产品越来越多,推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来,推荐系统会成为所有数据型产品的标配。
而推荐系统前方的技术蓬勃发展,后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状,大厂们一骑绝尘,太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生,需要去了解哪些知识。
本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。
概念篇:推荐系统有关的理念、思考,形而上的内容,虽然务虚但是必要。
原理篇:推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后,你可以更快地开发和优化自己的系统,并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。
工程篇:推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情,架构、选型、案例等,为你的实践之路推波助澜。
产品篇:推荐系统要成功,还要考虑产品理念及其商业价值,此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。
团队篇:个人该如何学习和成长,团队该招多少人又该有哪些人,以及产品经理和工程师该如何合作等问题。
“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀(陈开江)撰写并维护的精品专栏内容。
刑无刀(本名陈开江),现为“贝壳找房”资深算法专家,从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师,考拉 FM 算法主管。 刑无刀有 8 年的推荐系统方向从业经历,他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时,他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者,有长期的技术写作经验。
正在参与、或想转型从事推荐系统工作的工程师和架构师;
个性化推荐产品经理及运营人员;
对推荐系统感兴趣的在校学生;
希望自我精进的泛互联网从业者。
交易流程
发货方式
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到的商品获取(下载)链接;
交易周期
1、教程默认交易周期:自动发货商品为1天,买家有1次额外延长3天交易周期的权利;
2、若上述交易周期双方依然无法完成交易,任意一方可发起追加周期(1~60天)的请求,对方同意即可延长。
注:买家购买后,请注意及时对购买的资源进行检查,以免过了交易周期。
退款说明
1、描述:教程描述的内容(含标题)与实际教程不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的内容实际缺少、视频过于模糊,文档乱码不可读等);
2、演示:源码类,有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);
4、收货:买家无法成功转存到自己网盘上,买家下载后,不能解压或解压出来的内容与商品描述的内容不一致。
5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。
注:经核实符合上述任一,均支持退款。
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