推薦系統歷來沒像如今這樣，影響着咱們的生活。當你上網購物時，天貓、京東會爲你推薦商品；想了解資訊，頭條、知乎會爲你準備感興趣的新聞和知識；想消遣放鬆，抖音、快手會爲你奉上讓你欲罷不能的短視頻。
緩存
而驅動這些巨頭進行推薦服務的，就是基於深度學習的推薦模型。服務器
2019 年，阿里的千人千面系統，促成了天貓」雙 11「 2684 億的成交額。假設經過改進天貓的商品推薦功能，使平臺總體的轉化率提高 1%，就能在 2684 億元成交額的基礎上，再增長 26.84 億元。這就是推薦工程師支撐起百萬年薪的主要緣由。微信
可是，要在一個成熟的推薦系統上，找到提高的突破點或短板並不容易。不能僅僅知足於協同過濾、矩陣分解這類傳統方法，而要創建起完整的深度學習推薦系統知識體系，加深對深度學習模型的理解和大數據平臺的熟悉程度，才能實現總體效果上的優化。架構
今年上半年，由於疫情抽空看了本書叫《深度學習推薦系統》，對我啓發很大，豆瓣評分也挺高的，9.3。做者是王喆，他是 Roku 資深機器學習工程師，推薦系統架構負責人，從業這些年，他一直深耕於推薦系統、計算廣告領域，經驗很是豐富。app
最近，得知他和極客時間合做，開設了新的專欄《深度學習推薦系統實戰》，我第一時間就訂閱了，跟了學了幾節，很想把這個專欄推薦給你。框架
在專欄中，他講解了深度學習推薦系統的經典架構設計，帶你掌握 Embedding 技術的主要實現方法，構建完整的推薦系統評估體系路徑，搭建出一個工業級的深度學習推薦系統。機器學習
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他是如何講解這門課程的？
在課程設置上，他遵循了經典推薦系統的框架，將課程分爲 6 個部分，每節課重點解決一個技術難點，經過 30+ 深度學習推薦系統問題，帶你串聯起深度學習推薦系統的知識體系，並收穫了一套他實踐過的深度學習推薦系統開源代碼，實現一個工業級的深度學習推薦系統。
這是專欄裏的學習圖譜，方便你瞭解這門課程的課程設計以及所用到的技術。
基礎架構篇：從推薦系統要解決的主要問題入手，講解咱們要從 0 開始實現的推薦系統， Sparrow RecSys 的主要功能和技術架構，也會用到 Spark、Flink、TensorFlow 等業界最流行的機器學習和大數據框架。
特徵工程篇：他會和你討論推薦系統會用到的特徵，以及主要的特徵處理方式，而且把它們都實踐在 Spark 上。除此以外，還會講解深度學習中很是流行的 Embedding、Graph Embedding 技術，並帶你實現 Sparrow Recsys 中的類似電影推薦功能。
線上服務篇：在這一部分，他會帶你實打實地搭建一個推薦服務器，包括服務器、存儲、緩存、模型服務等模塊和相關知識，涉及 Jetty Server， Spark、Redis 的使用，帶你初步掌握推薦工程師在工程領域的核心技能。
推薦模型篇：這一部分是整門課程的重點，帶你學習深度學習推薦模型的原理和實現方法，主要包括 Embedding+MLP ，Wide&Deep，PNN 等深度學習模型的架構和 TensorFlow 實現，以及注意力機制、序列模型、加強學習等相關領域的前沿進展。
效果評估篇：重點學習效果評估的主要方法和指標，創建起包括線下評估、線上 AB 測試、評估反饋閉環等整套的評估體系，真正可以用業界的方法而不是實驗室的指標來評價一個推薦系統。
前沿拓展篇：將業界巨頭們的深度學習推薦系統方案進行融匯貫通，重點講解 YouTube、阿里巴巴、微軟、Pinterest 等一線公司的深度學習應用，幫你追蹤業界發展的最新趨勢，並找到本身技術道路的方向。
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本文分享自微信公衆號 - Python學習與數據挖掘（Python_CaiNiao）。
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