![推荐系统内训班 [联通内训课程，不对外]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.itzhibei.com%2Fapi%2Fuploads%2Ff281b4cf-ce07-4076-925a-ad3f230cf740.jpg&w=1920&q=75)
推荐系统这门手艺，尴尬的地方在于：面试时人人都在简历上写「熟悉协同过滤」，真到要解释为什么线上召回用双塔而不用 ItemCF、排序阶段为什么必须上特征交叉，能说清楚的人并不多。这门课是联通的内训材料，不对外发放，所以它没有面向公开课市场的那些包装话术，节奏更像内部技术分享——先讲清楚一个模块要解决什么问题，再往下拆结构和算法。下面按能力缺口来导读，你可以对照自己的情况判断要不要花时间。
先确认你是不是它的目标读者
如果你只用过现成的推荐框架调参，没自己实现过召回或排序的任何一环，这门课会有一段比较陡的爬坡。它默认你具备基础的机器学习概念，知道什么是训练集和损失函数，也写过至少一门语言的数据处理代码。反过来，如果你已经在做推荐相关的活，但知识是零散拼起来的——比如会写 DeepFM 却说不清它相对 Wide&Deep 改了什么、会调 embedding 维度却不知道它和召回空间的关系——那这门课正好补的是「结构性理解」这块。
课程覆盖从推荐系统原理、实战，到深度学习模型，再到几家大厂常见算法与内部推荐、排序架构的讨论。注意「大厂系统」这部分属于经验性内容，它给的是思路和权衡，不是可以直接抄的代码。
拆开看，它要补的是哪几块缺口
- 召回与排序的分工。很多人把推荐当成一个模型问题，实际上它是漏斗问题。课程会讲清楚每一层各自负责什么、召回为什么可以粗、排序为什么必须精，以及两层的评估口径为什么不一致。
- 特征与样本。排序模型效果上不去，十有八九是样本和特征的问题，而不是模型不够深。用户行为序列怎么截断、负样本怎么采、特征怎么做到线上线下一致，这些是内训里最实在的部分。
- 深度学习模型的演进逻辑。不是让你背模型结构，而是理解每次迭代在解决前一代的什么缺陷：从宽线性到自动交叉，从单目标到多目标，从静态 embedding 到序列建模。
- 工程侧的实际约束。延迟、QPS、模型更新频率、A/B 实验怎么设计、离线指标涨了线上却不涨该怎么办。这类问题公开课往往一句带过，内训反而会讲得细。
配套怎么练，别只看不写
这类课程最大的坑是看完觉得都懂，动手全废。建议的做法是给自己搭一个最小可跑的链路：一份几百 MB 的公开行为日志，先只做 ItemCF 召回加一个简单的 LR 排序，把离线评估跑通；然后再把排序换成带特征交叉的深度模型，对比指标变化。不要一上来就追求复现课件里的完整架构，那会让你卡在环境配置上三天然后放弃。每学完一个模块，问自己一句：这个模块在我这条最小链路上对应哪一段，能不能替换掉。
看完应该能回答这几个问题
- 给定一个日活百万的产品，冷启动阶段你会优先投入召回还是排序，为什么？
- 线上点击率涨了但转化率跌了，从推荐链路的角度你会按什么顺序排查？
- 多目标排序里，几个目标怎么融合，权重是拍脑袋还是有依据？
- 为什么离线 AUC 提升不一定带来线上收益，你如何设计实验去证伪？
- 如果让你从零搭一套推荐服务，召回、排序、重排三层各自的输入输出和延迟预算是多少？
能顺畅答出其中四题，说明这门课的骨架你已经吃进去了；答不上来的那部分，就是你需要回头再刷的模块。
推荐系统内训班 [联通内训课程，不对外]
课程详情
课程详情
课程名称：推荐系统内训班
课程类型：联通内训课程，不对外
课程介绍
本课程分为六个阶段，旨在深入讲解推荐系统的原理、实战、深度学习以及BAT推荐系统和常用算法，帮助学员全面掌握推荐系统架构和内部推荐&排序架构。
适合人群
- 对推荐系统感兴趣的IT从业者
- 希望提升机器学习、深度学习技能的开发者
- 希望了解BAT推荐系统和常用算法的技术人员
学习收获
- 掌握机器学习原理和实战技能
- 深入了解深度学习原理和应用
- 熟悉BAT推荐系统和常用算法
- 深入理解推荐系统内部推荐&排序架构
课程亮点
- 由资深讲师亲自授课，实战性强
- 结合实际案例，深入浅出讲解推荐系统原理
- 涵盖BAT推荐系统和常用算法，紧跟行业前沿
- 提供丰富的实践机会，助力学员快速成长
课程目录
第一阶段 机器学习原理 在线视频：线性回归、logistic 回归、梯度下降 在线视频：决策树、随机森林、GBDT 在线视频：SVM 与数据分类 在线视频：特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合 在线视频：机器学习简介、广义线性模型（线性回归、逻辑斯蒂回归）精髓速讲 在线实训：算法核心要点巩固(上) 在线视频：决策树、Boosting模型融合的精髓速讲 在线实训：算法核心要点巩固(中) 在线视频：朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲 在线实训：算法核心要点巩固(下) 在线视频：机器学习模型算法系统串讲（比如HMM等） 第二阶段 机器学习实战 在线视频：机器学习流程、基本分类与回归模型 在线实训：Kaggle机器学习比赛中的特征工程处理实战 在线视频：机器学习中的特征工程与模型调优，sklearn用法 在线实训：sklean接口熟悉与机器学习建模指导 在线视频：基于SQL的机器学习方法和系统 在线实训：机器学习中SQL的常见用法 在线视频：sklearn建模与使用 在线视频：XGBoost精讲 在线实训：XGBoost使用 第三阶段 深度学习原理 在线视频：神经网络初步：全连接与反向传播 在线视频：卷积神经网络与计算机视觉 在线视频：循环神经网络与自然语言处理 在线视频：深度学习实践：Caffe与Tensorflow项目实战 在线视频：深度神经网络、Wide & Deep模型架构理解 在线视频：卷积神经网络、实战图像分类 在线视频：循环神经网络、文本情感分类和图文生成模型 第四阶段 掌握 BAT 推荐系统和常用算法 在线视频：推荐系统简介：Youtube、Google、BAT、头条等 在线视频：召回算法和业界最佳实践 在线视频：搜索和推荐的matching技术 在线视频：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析 第五阶段 深入 BAT 内部推荐&排序架构 在线视频：召回算法和业界最佳实践进阶 在线实训：基于改进版协同过滤算法实战 在线视频：用户建模（召回、排序都会用到） 在线实训：如何做一个用户偏好模型实战 在线视频：用户特征和Item特征的常用方法 在线视频：Deep recall算法解析、主流技术方向思考及相应model的改进方案 第六阶段 通晓 Learn to Rank 模块中的模型结构 在线视频：重排序算法：Learn to Rank 在线视频： 排序算法&深度学习模型 在线实训：python实现WDL模型 在线视频：分布式机器学习系统及其在排序模型中的应用 在线视频：商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序 第七阶段 CTR模型的在线学习技术 在线视频： 学术界最新算法在BAT的应用 在线视频： 实时化技术升级 在线实训 ：Online Learning 最新算法实现 在线视频：CTR预估和采样 在线视频：在线学习和相关技术 第八阶段 多目标排序与推荐算法的可解释性 在线视频： 掌握真实业务场景下的推荐算法 在线视频： 多目标排序 在线视频： 推荐系统最新技术、场景、方向解析 第九阶段 音乐短视频项目 在线直播：音乐短视频项目（一） 在线直播：音乐短视频项目（二） 在线直播：音乐短视频项目（三） 在线直播：音乐短视频项目（四）
