推荐系统算法与实战培训课程（协同过滤/深度学习推荐模型）
-
-
【培训对象】
推荐算法工程师、机器学习工程师、大数据开发人员，希望系统学习推荐系统原理与实现的技术人员。
-
-
【培训目标】
一、 理解推荐系统的核心价值、经典架构和主要算法流派。
二、 掌握协同过滤（UserCF, ItemCF）、矩阵分解（MF, SVD）等传统推荐算法的原理与实现。
三、 掌握基于深度学习的推荐模型（如DeepFM, DIN, Wide&Deep）的原理与应用。
四、 具备从数据处理、特征工程、模型训练到效果评估和在线AB测试的完整推荐系统落地能力。
-
-
【培训内容介绍】
一、 推荐系统概述与架构：推荐系统的价值、应用场景，经典推荐系统架构（召回、排序、重排），常用评估指标（准确率、召回率、NDCG等）。
二、 数据处理与特征工程：用户行为数据（显式/隐式反馈）、用户画像、物品画像，特征处理与交叉特征构建。
三、 协同过滤算法：基于用户的协同过滤（UserCF）、基于物品的协同过滤（ItemCF），相似度计算方法，算法优缺点分析。
四、 矩阵分解技术：隐语义模型（LFM）、SVD、SVD++，利用矩阵分解学习用户和物品的隐向量，实现个性化推荐。
五、 逻辑回归与因子分解机（FM）：LR和FM在CTR预估中的应用，特征组合能力。
六、 深度学习推荐模型（一）：Wide & Deep模型原理，结合记忆能力与泛化能力。
七、 深度学习推荐模型（二）：DeepFM模型，端到端学习低阶和高阶特征交互。
八、 深度学习推荐模型（三）：深度兴趣网络（DIN），捕捉用户兴趣的多样性，自适应学习用户兴趣表示。
九、 多阶段推荐系统（一）召回：多种召回策略（协同过滤召回、向量召回、双塔模型召回）的原理与实践。
十、 多阶段推荐系统（二）排序与重排：精排模型（DeepFM等），多目标优化（MMoE），重排策略（多样性、打散）。
十一、 推荐系统评估与AB测试：离线评估方法与在线AB测试的设计与实施，模型效果对比分析。
十二、 实战演练：基于公开数据集，从零构建一个完整的推荐系统，涵盖数据处理、召回、排序和效果评估全流程。
如果您想学习本课程，请
预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求，请
订制培训
除培训外，同时提供相关技术咨询与技术支持服务，有需求请发需求表到邮箱soft@info-soft.cn,或致电4007991916
技术服务需求表点击在线申请
服务特点：
海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，针对实际需求，顾问式咨询，互动式授课，案例教学，小班授课，实际项目演示，快捷高效，省时省力省钱。
专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
针对客户实际需求，案例教学，互动式沟通，学有所获
