推荐系统：协同过滤/深度学习模型实战培训课程
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培训对象： 推荐算法工程师、电商/内容平台开发者、用户增长工程师、个性化系统设计人员。
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培训目标：
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培训内容介绍：
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一、 推荐系统架构与流程： 了解推荐系统的召回-排序-重排三段式架构，理解离线计算与在线服务的配合。
二、 协同过滤基础： 实现基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，计算相似度矩阵（余弦相似度、皮尔逊相关系数）。
三、 矩阵分解（MF）原理： 理解矩阵分解将用户-物品矩阵分解为隐因子向量，使用SVD或ALS进行分解。
四、 矩阵分解实战（Surprise库）： 使用Surprise库实现SVD、SVD++，调整隐因子数量和正则化参数。
五、 逻辑回归在推荐中的应用： 使用LR融合多路召回结果，理解特征交叉和人工特征组合的重要性。
六、 POLY2与FM因子分解机： 理解FM自动学习特征交叉的能力，对比FM与POLY2的差异。
七、 Wide & Deep模型： 实现Google的Wide&Deep架构，结合记忆能力和泛化能力提升推荐效果。
八、 DeepFM模型实战： 构建DeepFM模型，同时学习低阶和高阶特征交叉，使用TensorFlow实现。
九、 DIN深度兴趣网络： 理解阿里DIN如何通过注意力机制捕捉用户兴趣多样性，处理用户行为序列。
十、 多目标优化（MMoE）： 使用MMoE架构同时优化多个目标（点击率、转化率、停留时长）。
十一、 推荐系统评估指标： 理解离线指标（精确率、召回率、NDCG）和在线指标（CTR、CVR）的意义和计算。
十二、 实战项目：电商推荐系统开发： 从数据处理开始，构建召回-排序完整流程，部署推荐服务并设计AB测试方案。
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