推薦系統(tǒng)

目錄
1 概念與思維\t1
1．1 該要推薦系統(tǒng)嗎\t2
1．1．1 什么是推薦系統(tǒng)\t2
1．1．2 是否需要推薦系統(tǒng)\t4
1．1．3 小結(jié)\t5
1．2 問題模式有哪些\t7
1．2．1 預(yù)測問題模式\t7
1．2．2 幾個常見頑疾\t10
1．2．3 小結(jié)\t12
1．3 要具有什么樣的思維模式\t13
1．3．1 關(guān)鍵元素\t13
1．3．2 思維模式\t15
1．3．3 小結(jié)\t19
2 產(chǎn)品漫談\t21
2．1 推薦系統(tǒng)的價值和成本\t22
2．1．1 價值\t22
2．1．2 成本\t25
2．1．3 小結(jié)\t27
2．2 信息流簡史\t28
2．2．1 前世今生\t28
2．2．2 配套設(shè)施\t29
2．2．3 小結(jié)\t33
3 內(nèi)容推薦\t35
3．1 用戶畫像簡介\t36
3．1．1 什么是用戶畫像\t36
3．1．2 關(guān)鍵因素\t38
3．1．3 構(gòu)建方法\t40
3．1．4 小結(jié)\t41
3．2 標(biāo)簽挖掘技術(shù)\t42
3．2．1 挖掘標(biāo)簽的物料\t42
3．2．2 標(biāo)簽庫該有的樣子\t43
3．2．3 標(biāo)簽挖掘方法\t45
3．2．4 小結(jié)\t76
3．3 基于內(nèi)容的推薦\t78
3．3．1 為什么要做好內(nèi)容推薦\t78
3．3．2 基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)\t79
3．3．3 小結(jié)\t83
4 近鄰?fù)扑]\t85
4．1 基于用戶的協(xié)同過濾算法\t86
4．1．1 協(xié)同過濾算法\t86
4．1．2 基于用戶的協(xié)同過濾算法原理\t87
4．1．3 應(yīng)用場景\t98
4．1．4 小結(jié)\t99
4．2 基于物品的協(xié)同過濾算法\t100
4．2．1 常見的應(yīng)用場景\t100
4．2．2 算法原理\t101
4．2．3 小結(jié)\t110
4．3 相似度算法一覽\t111
4．3．1 相似度的本質(zhì)\t111
4．3．2 相似度計算方法\t112
4．3．3 向量化計算\t115
4．3．4 小結(jié)\t117
5 矩陣分解\t119
5．1 SVD算法\t120
5．1．1 歷史背景\t120
5．1．2 首談矩陣分解\t121
5．1．3 小結(jié)\t129
5．2 ALS算法\t130
5．2．1 再談矩陣分解\t130
5．2．2 ALS算法原理\t131
5．2．3 隱式反饋\t132
5．2．4 推薦計算\t136
5．2．5 小結(jié)\t137
5．3 BPR算法\t138
5．3．1 三談矩陣分解\t138
5．3．2 貝葉斯個性化排序\t139
5．3．3 小結(jié)\t146
6 模型融合\t147
6．1 線性模型和樹模型\t148
6．1．1 為什么要融合\t148
6．1．2 “輯度組合”原理\t150
6．1．3 小結(jié)\t163
6．2 因子分解機(jī)\t164
6．2．1 從特征組合說起\t164
6．2．2 因子分解機(jī)詳解\t165
6．2．3 小結(jié)\t173
6．3 Wide＆Deep模型\t174
6．3．1 要“深”還是要“寬”\t174
6．3．2 Wide ＆ Deep模型詳解\t175
6．3．3 幾點(diǎn)技巧\t180
6．3．4 模型實例\t182
6．3．5 小結(jié)\t186
7 探索和利用\t189
7．1 MAB問題與Bandit算法\t190
7．1．1 推薦即選擇\t190
7．1．2 MAB問題\t191
7．1．3 Bandit算法\t192
7．1．4 冷啟動\t201
7．1．5 小結(jié)\t201
7．2 加入特征的UCB算法\t202
7．2．1 UCB算法回顧\t202
7．2．2 LinUCB算法\t203
7．2．3 構(gòu)建特征\t209
7．2．4 小結(jié)\t211
7．3 Bandit算法與協(xié)同過濾算法\t212
7．3．1 信息繭房\t212
7．3．2 COFIBA算法\t213
7．3．3 再談EE問題\t222
7．3．4 小結(jié)\t223
8 深度學(xué)習(xí)\t225
8．1 深度隱因子\t226
8．1．1 深度學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng)\t226
8．1．2 各種“2Vec”\t229
8．1．3 深度Embedding\t232
8．1．4 深度學(xué)習(xí)與視頻推薦\t236
8．1．5 小結(jié)\t238
8．2 深度CTR預(yù)估\t239
8．2．1 深度學(xué)習(xí)與CTR預(yù)估\t239
8．2．2 CTR預(yù)估\t240
8．2．3 小結(jié)\t248
9 其他算法\t249
9．1 排行榜\t250
9．1．1 為什么要有排行榜\t250
9．1．2 排行榜算法\t251
9．1．3 小結(jié)\t257
9．2 采樣算法\t259
9．2．1 有限數(shù)據(jù)集\t260
9．2．2 無限數(shù)據(jù)集\t262
9．2．3 小結(jié)\t263
9．3 重復(fù)檢測\t264
9．3．1 生產(chǎn)端的重復(fù)檢測\t264
9．3．2 消費(fèi)端的重復(fù)檢測\t266
9．3．3 小結(jié)\t268
10 架構(gòu)總覽\t269
10．1 信息流推薦架構(gòu)\t270
10．1．1 信息流的種類\t270
10．1．2 抓取聚合信息流\t271
10．1．3 社交動態(tài)信息流\t274
10．1．4 小結(jié)\t281
10．2 個性化首頁架構(gòu)\t282
10．2．1 架構(gòu)的特質(zhì)\t282
10．2．2 Netflix的個性化首頁架構(gòu)\t282
10．2．3 簡化推薦系統(tǒng)架構(gòu)\t287
10．2．4 小結(jié)\t289
10．3 搜索引擎、推薦系統(tǒng)及廣告系統(tǒng)\t290
10．3．1 異同對比\t290
10．3．2 三者的架構(gòu)\t292
10．3．3 三者的協(xié)同\t294
10．3．4 小結(jié)\t294
11 關(guān)鍵模塊\t297
11．1 日志收集\t298
11．1．1 日志的用途\t298
11．1．2 詳細(xì)方案\t299
11．1．3 小結(jié)\t305
11．2 實時推薦\t306
11．2．1 實時的層次\t306
11．2．2 實時推薦要點(diǎn)\t307
11．2．3 小結(jié)\t318
11．3 AB實驗\t319
11．3．1 AB實驗是什么\t319
11．3．2 AB實驗框架\t321
11．3．3 實驗數(shù)據(jù)分析\t327
11．3．4 小結(jié)\t331
11．4 推薦服務(wù)\t332
11．4．1 服務(wù)\t332
11．4．2 存儲\t332
11．4．3 API\t336
11．4．4 小結(jié)\t340
11．5 開源工具\(yùn)t341
11．5．1 不重復(fù)造輪子\t341
11．5．2 內(nèi)容分析\t342
11．5．3 協(xié)同過濾和矩陣分解\t342
11．5．4 模型融合\t344
11．5．5 Web服務(wù)框架\t344
11．5．6 其他算法\t345
11．5．7 完整推薦系統(tǒng)\t345
11．5．8 小結(jié)\t345
12 效果保證\t347
12．1 測試及常用指標(biāo)\t348
12．1．1 測試方法\t348
12．1．2 檢測指標(biāo)\t351
12．1．3 小結(jié)\t356
12．2 推薦系統(tǒng)的安全\t357
12．2．1 攻擊手段\t357
12．2．2 防護(hù)方式\t360
12．2．3 小結(jié)\t362
13 團(tuán)隊與個人\t363
13．1 團(tuán)隊組建\t364
13．2 個人成長\t367
13．3 小結(jié)\t370