由於近些年深度學習技術的飛速發展，大力加速推動了ai在網際網路以及傳統各個行業的商業化落地，其中，推薦系統、計算廣告等領域彰顯的尤為明顯。由於推薦系統與提公升使用者量以及商業化變現有著密不可分的聯絡，各大公司都放出了眾多推薦系統相關職位，且薪水不菲，目前發展勢頭很猛。
但是，這裡存在幾個問題，很多欲從事推薦系統的同學大多數學習的方式是自學，1、往往是學了很多的推薦演算法模型，了解些推薦裡常用的演算法，如：協同過濾、fm、deepfm等，但是卻不清楚這些模型在工業界推薦系統中是如何串聯、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，導致無論面試還是真正去業界做推薦系統，都會被推薦領域的」老槍老炮「們一眼識別出小白屬性。2、對於演算法原理理解不深刻，這就會導致實際應用時不能很好地將模型的效能發揮出來，另外面試時對於大廠面試官的刨根問底，只能是眼睜睜的丟掉offer。
cf、fm、dssm、deepfm等這些推薦業界明星模型，你真的清楚他們的內部執行原理以及使用場景嗎？真的了解fm模型與svm有什麼相似之處嗎？fm固然可以用作為打分模型，但它可以用來做matching嗎，如果可以，如何做？item2vec模型在業界是如何緩解冷啟動的問題的？雙塔模型優勢在哪？深度模型到底是如何做matching的，是離線計算好結果還是實時的對網路進行前向計算？deepfm具體實現時，wide端和deep端的優化方式是一樣的嗎？基於graph的推薦方法在業界的應用目前是怎樣的？基於上述的目的，貪心學院推出了《推薦系統工程師培養計畫2期》，由一線的推薦系統負責人親自全程直播講解。
01 課程大綱
第一部分：推薦系統之內容理解與畫像構建
week1：機器學習基礎
week2：推薦系統基礎
week3：內容畫像的構建以及nlp技術
week4：使用者畫像的構建
第二部分：召回模型與策略、資料與取樣的學問
week5：傳統matching方法
week6：深度 matching方法
week7: graph embedding與使用者行為構建圖
week8:圖推薦、圖神經網路、取樣與熱度打壓
第三部分：排序模型、重排序與多目標
week9:經典ranking模型方法
week10:深度ranking模型與工業取樣技巧
week11:重排序與多目標學習
week14:強化學習與推薦系統、automl與推薦系統
week15:專案總結，部署以職業規劃
課程其他的細節可以聯絡課程顧問來獲取
報名、課程諮詢
02 課程中的部分案例和作業
1. 基於畫像的推薦專案
推薦系統主要分為兩個環節：召回和排序。這兩個階段，都離不開使用者畫像的支援，而使用者畫像又是在內容畫像基礎之上不斷累積使用者行為而來，故首先需要有內容畫像，構建文字物品的內容畫像需要nlp技術的支援，儲存內容和使用者畫像依賴常用資料庫以及貝葉斯平滑、威爾遜置信區間等技術；學習本專案後，你將了解到如何使用nlp技術抽取物品資訊形成內容標籤，依託mysql、redis等資料庫儲存內容畫像，並基於內容畫像和使用者行為形成使用者畫像，在此基礎之上建立基於畫像的推薦系統。
2. 新聞推薦專案
目前業界最主流的推薦系統使用 「多路召回 + 精排」 的方式，本專案中，帶你掌握這種工業界最流行的推薦方式，你將使用mf、雙塔等深度網路進演算法對使用者和物品進行表達，並基於ann檢索的方式實現召回，最後使用精排，對每個候選物品進行打分並排序，最後按照得分對使用者進行物品展示。
3. 基於圖和深度網路的新聞推薦專案
目前業界有個趨勢：「 將圖方法引入推薦系統 」，那麼具體要如何操作呢，有哪些圖的推薦演算法是目前業界比較流行的？這些方法是如何嵌入到推薦系統中的？哪些方法是基於使用者行為的？哪些方法是同時引入先驗的知識圖譜資訊與使用者行為的？本專案帶你掌握這些圖方法，基於圖方法對使用者進行興趣建模，從而實現召回目的；在精排打分階段，目前業界各大廠也已經由傳統模型全面替換成深度網路及其各種變種了，本專案將在排序階段帶你掌握深度網路的排序玩兒法。
4. 實時召回推薦專案5. 實現基於使用者協同的文字推薦
在深度學習盛行的時代，經典的協同過濾方法是否還在各大公司的推薦引擎中使用呢？答案是肯定的，協同演算法在推薦領域中有這不可磨滅的基因，作為分發和傳播能力極強的方法，至今，協同過濾方法仍然在工業界有這廣泛的應用。此案例中，同學們將親手實踐協同演算法的威力。
6. 基於nlp技術、redis構建與儲存內容畫像
使用者畫像在推薦領域有著至關重要的作用，主流的協同以及今天大火的深度召回方法，如雙塔、youtobe召回方法等的情況下，基於使用者畫像的召回方法仍然適用，因其極具可控性與解釋性，推薦領域，因其有這天然的業務性，導致推薦系統對可解釋性要求極高，當出現推薦的bad case時，基於使用者畫像的召回策略是查詢bad case的重要手段。
7. item2vec的實現
8. fm方法的實現
mf(矩陣分解)演算法作為推薦演算法經典代表作之一，其是最早體現出embedding泛化擴充套件思想的雛形；之後，fm(因子分解機)演算法在mf(矩陣分解)基礎之上發揚光大，將embedding思想進一步引入傳統的機器學習做推薦，fm演算法看成推薦領域的萬金油，召回、粗排、精排均可用fm實現，在深度學習上線資源較困難的情況下，可視為推薦領域的baseline的不二法門，此案例中，你將親自感受fm演算法的魅力。
9. wide&deep演算法實現
推薦演算法本質上就是在解決兩個問題：記憶和泛化，傳統的lr等模型，將大量的id類稀疏特徵直接餵給模型，再由廣義線性模型直接學習這些id類特徵的權重，本質上就是模型對特徵的簡單粗暴的記憶，因此，泛化擴充套件性得不到保證，從未出現過的特徵(如很重要的交叉特徵等)，模型無法學習該特徵權重，故特徵的指徵能力無法體現；因此，深度學習模型引入embedding稠密向量概念，將不同特徵之間的一部分共性抽象出，放入embedding空間進行學習，這樣的操作可以近乎看作是模糊查詢，具有較強的泛化能力，但記憶性顯然不如lr等模型，wide&&deep的提出是相容記憶性與泛化性的考慮，在此基礎上，後續的deepfm等模型，也只是在wide端加強了模型對特徵的顯式交叉，但架構本質與wide&&deep模型是一樣的。此案例就來帶大家實操wdl方法。
03 課程適合誰？
大學生
在職人士
04 報名須知
1、本課程為收費教學。
2、本期僅招收剩餘名額有限。
3、品質保障！正式開課後7天內，無條件全額退款。
4、學習本課程需要具備一定的機器學習基礎。
課程其他的細節可以聯絡課程顧問來獲取
報名、課程諮詢
2023年的秋招
本人小碩畢業，也參加了2021年的秋招工作。當年本科畢業的時候也是在找工作和考研兩個方面糾結了好久，也參加了本科畢業時的秋招和春招，後來稀里糊塗的就考研究生了。不過慶幸的是最後上岸了，好景不長碩士的畢業季也如期而至，經歷了今年新冠疫情的衝擊本來兩年半的學術生涯被壓縮到了1年，最後半年找工作 文 畢業...
2023年秋招演算法崗需要準備什麼？
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網易2021秋招演算法筆試排隊問題（python）
題目 現在有n個人排隊買票，已知早上8點開始賣，每個人有兩種買法，單獨買第i個人花費a i 秒 和後面乙個人一起買，第i和第i 1個人一共花費b i 秒。求最早什麼時候可以結束排隊 輸入2 樣例組數 2 排隊人數 20 25 a i 40 b i 1 排隊人數 8 a i 輸出08 00 40 am...