“深度学习推荐系统实战”的版本间的差异

2021年8月1日 (日) 03:32的版本

开篇词

本笔记记自”极客时间“ 同名教程

仅限于山东商职云计算协会 内部交流

• 深度学习推荐系统实战：开篇词

基础架构篇

• 深度学习推荐系统实战：经典技术架构
• Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？
• 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？
• 深度学习推荐系统实战：推荐资料
• 深度学习推荐系统基础：你掌握了多少？

特征工程篇

• 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征
• 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？
• Embedding基础：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？
• Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？
• Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？
• 答疑：基础架构篇+特征工程篇疑难解答

python版本的实操 ~

《PySpark 机器学习、自然语言处理与推荐系统》中有关于pyspark 实现推荐系统的代码

线上服务篇

• 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？
• 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？
• 召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？
• 部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？