推荐系统这门手艺，最尴尬的状态是「知道协同过滤、知道 embedding，但真给你一个 feed 流场景，不知道从哪一层下手」。这门高级小班针对的就是这个断层：不是再讲一遍算法定义，而是把推荐业务、特征体系、策略架构串成一条能落地的线。

先确认你是不是它的目标读者

  • 刷过推荐入门课，能说出 ItemCF、UserCF、矩阵分解，但没处理过真实曝光日志；
  • 在做后端或数据开发，被拉去支持推荐链路，却分不清召回、粗排、精排各自该管什么；
  • 准备面试推荐岗，能背八股，但被追问「特征怎么上线」「冷启动怎么兜底」就卡住；
  • 自己搭过玩具级推荐，样本量一大，指标不动、线上效果和离线对不上。

如果你属于「概念不缺、工程判断缺」这一类，这门课的价值在小班答疑——卡住的地方能当场问，而不是看完视频继续猜。

它把重点放在哪几块

课程围绕推荐业务和 feed 流产品展开，重心不在推导公式，而在几个实际会反复遇到的地方：一是推荐系统在 feed 场景下的整体链路，从请求进来、召回候选、排序打分到最终重排与混排，各环节的输入输出边界；二是用户特征和 Item 特征的常用构造方法，包括统计类、行为序列类、交叉类特征各自适合放在哪一层；三是 BAT 系推荐系统的常见算法与策略架构，看它们怎么把算法塞进工程骨架里。这三块合起来，解决的正是「算法懂了但系统接不上」的问题。

配套练习该怎么用

光看策略架构容易产生「我懂了」的错觉。建议边学边做三件事：拿一份公开的曝光点击日志，自己走一遍特征构造到样本生成的流程，体会时间窗口和特征穿越的坑；针对同一个召回目标，分别用简单规则和模型各做一版，对比覆盖率和多样性；把课里讲的某条策略，试着写成一段可解释的降级逻辑——线上出问题时能兜底，比模型涨点更保命。小班答疑适合用来验证这些练习里的判断，而不是只问概念。

学完应该能回答的问题

  • 一个 feed 推荐请求从产生到返回结果，中间经过哪些模块，每个模块的失败会带来什么现象？
  • 用户特征和 Item 特征分别有哪些常用构造方式，哪些特征不适合直接进精排？
  • 召回、粗排、精排各自的目标和约束有什么区别，为什么不能只做一层？
  • 离线指标涨了但线上没动，可能出在特征、样本还是策略环节？
  • 冷启动和长尾内容，在架构层面分别有哪些常规处理手段？

能把这些说清楚，比记住多少个算法名字更接近「能做推荐系统」的状态。缺的是工程判断，就补工程判断，别拿背概念糊弄自己。

推荐高级小班9 [提供答疑且就业服务，胜过几百个小课]

课程详情

课程详情

课程名称：推荐高级小班9

课程简介：本课程提供限免试听，涵盖推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析。同时，课程还涉及用户特征和Item特征的常用方法，帮助学员掌握BAT推荐系统和常用算法。

适合人群

  • 对推荐系统感兴趣的技术爱好者
  • 希望深入了解推荐算法和策略架构的技术人员
  • 有志于从事推荐系统相关工作的求职者

学习收获

  • 掌握推荐业务和feed流产品的相关知识
  • 了解用户特征和Item特征的常用方法
  • 熟悉BAT推荐系统和常用算法

课程亮点

  • 提供答疑和就业服务，助力学员解决实际问题
  • 小班授课，确保教学质量
  • 课程内容紧跟业界前沿，实用性强

课程目录

限免试听：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析
  在线视频：从算法视角讲推荐：排序模型， y = model(user,item,context)
  在线视频：从算法视角讲推荐召回分支，key-value
  在线视频：从产品视角优化推荐，头条、快手、淘宝
  在线视频：移动电商推荐系统的特征工程与代码解析
限免试听：用户特征和Item特征的常用方法
  在线视频：item特征
  在线视频：用户特征
  在线视频：数据的存储和使用
  在线视频：Embedding
  在线视频：特征工程
预习阶段 掌握BAT推荐系统和常用算法
  在线视频：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析
  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
  在线实训：改进版协同过滤算法实战
第一阶段 业界前沿召回算法与特征工程
  开班宣讲
  在线视频：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析
  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
  在线实训：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：倒排索引项目实战
  在线直播：召回算法进阶实战
  在线直播：用户特征和Item特征的常用方法
第二阶段 业界常用排序算法
  在线视频：排序算法&深度学习模型
  在线视频：Learn to Rank
  在线实训：谷歌wide&deep模型实战
  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
  在线直播：CTR预估进阶实战（上）
  在线直播：CTR预估进阶实战（下）
第三阶段 在线学习与实时化计算
  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： 实时化技术升级
  在线实训 ：Online Learning 最新算法实现
  在线视频：在线学习和相关技术
  在线直播：基于Flink和Scala的实时计算
  在线直播：单机和分布式深度学习TensorFlow实践
第四阶段 推荐系统最新技术
  在线视频：学术界最新算法在BAT的应用
  在线视频：掌握真实业务场景下的推荐算法
  在线直播：多目标与多任务学习
  在线直播：推荐与知识图谱的结合及序列化推荐算法
  在线直播：推荐系统最新技术、场景、方向解析
第五阶段 整体架构介绍与环境数据准备
  在线直播：项目1 商品购买预测的介绍与准备
  在线直播：项目2 文本推荐系统的介绍与准备
  在线直播：项目3 用户行为预测的介绍与准备
  在线直播：项目4 商品推荐系统的介绍与准备
第六阶段 特征工程与初步建模
  在线直播：项目1 商品购买预测的特征工程与建模
  在线直播：项目2 文本推荐系统的特征工程与建模
  在线直播：项目3 用户行为预测的特征工程与建模
  在线直播：项目4 商品推荐系统的特征工程与建模
第七阶段 模型的迭代与优化
  在线直播：项目1 商品购买预测的迭代与优化
  在线直播：项目2 文本推荐系统的迭代与优化
  在线直播：项目3 用户行为预测的迭代与优化
  在线直播：项目4 商品推荐系统的迭代与优化
第八阶段 模型的评估与上线
  在线直播：项目1 商品购买预测的评估与总结
  在线直播：项目2 文本推荐系统的评估与总结
  在线直播：项目3 用户行为预测的评估与总结
  在线直播：项目4 商品推荐系统的评估与总结
第九阶段 次项目的整体流程和核心技能点
  在线直播：项目5 游戏推荐系统的整体流程和核心技能点
  在线直播：项目6 猜你喜欢场景下的推荐系统整体流程和核心技能点
  在线直播：项目7 Netflix推荐竞赛整体流程和核心技能点
第十阶段 项目总结和就业辅导
  在线直播： 七大项目的总结与就业辅导
第十一阶段 面试辅导与内推
  1-内推包括且不限于互联网名企
  2-跟踪每一个学员的就业动态，辅导每一次面试遇到的问题