推荐系统从未像现在这样影响我们的生活。

当您在线购物时，天猫和京东将为您推荐产品；如果您想了解信息，头条和志虎将准备您感兴趣的新闻；如果您想放松身心，斗隐和快手会为您提供不容错过的服务。

短片。

驱动这些巨头提供推荐服务的是基于深度学习的推荐模型。

在2019年，阿里（Ali）的“千才万种”系统为天猫的“双11”广告做出了贡献。

营业额2684亿。

假设通过改善产品推荐功能，将平台的整体转化率提高1％，在26.84亿的基础上，可以增加2684亿的营业额。

这是推荐工程师的最大魅力，也是其支持数百万年薪的主要原因。

但是，要在成熟的推荐系统中找到改进的突破点并不容易-您对协作过滤和矩阵分解等传统方法不满意。

相反，必须建立一个完整的深度学习推荐系统的知识系统，以加深深度学习模型。

对大数据平台的了解和对大数据平台的熟悉可以实现整体效果的优化。

在上半年，由于这种流行病，我花了一些时间读一本书，名为“深度学习推荐系统”，这给我带来了很大启发，而豆瓣的得分也很高，为9.3。

作者是王哲。

他是Roku的高级机器学习工程师，也是推荐系统架构的负责人。

他在推荐系统和计算广告领域已经深入多年，他拥有非常丰富的经验。

因此，当我得知他已启动“行动中的深度学习推荐系统”专栏时，我会尽快对其进行订阅。

学习之后，我真的受益匪浅。

我之前曾尝试过许多深度学习模型，但效果并未得到改善。

在我不熟悉这门课程之前，我实现了一个新水平的深度学习推荐系统，并且我真的很想向您推荐它。

在专栏中，他解释了深度学习推荐系统的经典架构设计，并带您掌握了嵌入式技术的主要实现方法，构建完整的推荐系统评估系统路径以及构建工业级深度学习推荐系统。

在课程设置中，他遵循经典推荐系统的框架并将课程分为6个部分。

通过30多个深度学习推荐系统问题，他将带您连接深度学习推荐系统的知识系统，并获得一系列他的实践经验。

深度学习推荐系统的开源代码，用于实现工业级深度学习推荐系统。

您可以查看该列中的学习地图，以帮助您了解本课程的设计和所使用的技术。

基础结构：从推荐系统要解决的主要问题开始，我们将说明要从零开始实施的推荐系统。

SparrowRecSys的主要功能和技术架构还将使用业内最流行的机器学习，例如Spark，Flink和TensorFlow。

大数据框架。

特征工程：讨论推荐系统将使用的特征以及主要特征处理方法，并将其在Spark上付诸实践。

此外，还有在深度学习中非常流行的Embedding和GraphEmbedding技术，可带您在SparrowRecsys中实现类似的电影推荐功能。

在线服务：在这一部分中，他将带您构建推荐的服务器，包括服务器，存储，缓存，模型服务和其他模块以及相关知识，涉及到JettyServer，Spark和Redis的使用，并带您初步学习了解工程领域核心技能方面的推荐工程师。

推荐模型：带您学习深度学习推荐模型的原理和实现方法，包括Embedding + MLP，Wide＆amp; Deep，PNN和其他深度学习模型的体系结构以及TensorFlow的实现，以及注意力机制，序列的前沿模型，增强学习和其他相关领域的进步。

效果评估：学习效果评估的主要方法和指标。

建立了包括离线评估，在线AB测试和闭环评估反馈在内的完整评估系统。

确实有可能使用行业方法而不是实验室指标来评估建议。

系统。

前沿扩展：整合深度学习建议