七月在线推荐系统实战百度云百度网盘视频教程

课程大纲


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第一阶段 掌握BAT推荐系统和常用算法

第1课 推荐系统简介:Youtube、Google、BAT、头条等

知识点1: 系统架构、模块介绍(召回、排序、重排序算法和系统等)

知识点2: 推荐算法评估指标

知识点3: A/B Test 系统

知识点4: 冷启动问题和工业界解决方案

实战项目: 冷启动解决方案代码实战

第2课 召回算法和业界最佳实践(一)

知识点1: BAT里常用的CF算法以及变种(User/Item CF等变种)

知识点2: Hybrid CF 算法

知识点3: Model Based CF(LFM矩阵分解、NMF、SVD)

知识点4: 基于改进版协同过滤算法实战

第3课 召回算法和业界最佳实践(二)

知识点1: Graph 推荐召回算法

知识点2: 倒排召回算法系统设计

知识点3: Embedding 召回(DNN)

实战项目: 基于隐语义模型推导和实战

第二阶段 深入BAT内部推荐&排序架构

第4课 用户建模(召回、排序都会用到)

知识点1: BAT公司里常见的用户建模

知识点2: 特征工程、分类模型开发

实战项目: 如何做一个用户偏好模型实战

第5课 重排序算法:Learn to Rank

知识点1: Pointwise/Pairwise/Listwise排序(全局排序)

知识点2: 多目标优化(ESMM等)

知识点3: 多样性排序(BAT真实场景用户体验优化)

实战项目: 多目标预估算法实战

第6课 排序算法&深度学习模型(一)

知识点1: 推荐系统的 Rank 模块介绍

知识点2: 基于规则的Rank算法

知识点3: Rank模型进入机器学习时代

知识点4: BAT模型改进:从浅度到深度Rank学习(WDL、DeepFM、DeepCross等)(上)

实战项目: 工业界CTR模型实战(TensorFlow)

第7课 排序算法&深度学习模型(二)

知识点1: BAT模型改进:从浅度到深度Rank学习(Attention、知识图谱、LSTM等)(下)

知识点2: Rank模型中的特征工程(BAT里基础建模流程构造:涉及样本、特征、模型、系统设计和实践)

知识点3: 工业界实际的CTR后校准技术

知识点4: 工业界大规模训练&在线引擎

实战项目: 阿里CTR-CVR数据上的MTL-ESMM实战(TensorFlow)

第8课 学术界最新算法在BAT的应用

知识点1: 电商推荐中的Delayed reward强化学习算法

知识点2: GAN等技术在推荐系统的实践

实战项目: 强化学习排序算法实战

第三阶段 通晓Online Learning和业务场景推荐

第9课 实时化技术升级

知识点1: Online Learning 算法(FTRL、增量学习等)

知识点2: Online Learning 在BAT的系统架构

实战项目: Online Learning 最新算法实现

第10课 掌握真实业务场景下的推荐算法

知识点1: 社交推荐算法

知识点2: 短视频推荐算法

知识点3: 音乐推荐

知识点4: 新闻推荐

知识点5: 电商推荐

实战项目: 如何用机器学习来解决工业界中的实际问题

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