推薦系統(tǒng)從沒(méi)像現(xiàn)在這樣，影響著我們的生活。當(dāng)你上網(wǎng)購(gòu)物時(shí)，天貓、京東會(huì)為你推薦商品；想了解資訊，頭條、知乎會(huì)為你準(zhǔn)備感興趣的新聞；想消遣放松，抖音、快手會(huì)為你奉上讓你欲罷不能的短視頻。

而驅(qū)動(dòng)這些巨頭進(jìn)行推薦服務(wù)的，都是基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型。

2019 年阿里的千人千面系統(tǒng)，促成了天貓”雙 11“ 2684 億成交額。假設(shè)通過(guò)改進(jìn)商品推薦功能，使平臺(tái)整體的轉(zhuǎn)化率提升 1%，就能在 2684 億成交額的基礎(chǔ)上，再增加 26.84 億。這就是推薦工程師的最大魅力，也是它支撐起百萬(wàn)年薪的主要原因。

但在一個(gè)成熟的推薦系統(tǒng)上，找到提升的突破點(diǎn)并不容易——不能滿足于協(xié)同過(guò)濾、矩陣分解這類傳統(tǒng)方法，而要建立起完整的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)知識(shí)體系，加深對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的理解和大數(shù)據(jù)平臺(tái)的熟悉程度，才能實(shí)現(xiàn)整體效果上的優(yōu)化。

上半年，因?yàn)橐咔槌榭湛戳吮緯?shū)叫《深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)》，對(duì)我啟發(fā)很大，豆瓣評(píng)分也挺高的9.3。作者是王喆，他是 Roku 資深機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，推薦系統(tǒng)架構(gòu)負(fù)責(zé)人，從業(yè)這些年，他一直深耕于推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告領(lǐng)域，經(jīng)驗(yàn)非常豐富。

所以，當(dāng)?shù)弥瞥隽藢凇渡疃葘W(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)》，我第一時(shí)間就訂閱了，跟著學(xué)下來(lái)，真是受益匪淺，之前嘗試過(guò)很多深度學(xué)習(xí)模型，但效果始終沒(méi)有提升。直到遇到這門課，讓我對(duì)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的認(rèn)知到了一個(gè)新高度，很想把它推薦給你。

在專欄中，他講解了深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的經(jīng)典架構(gòu)設(shè)計(jì)，帶你掌握 Embedding 技術(shù)的主要實(shí)現(xiàn)方法，構(gòu)建完整的推薦系統(tǒng)評(píng)估體系路徑，并搭建出一個(gè)工業(yè)級(jí)的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。

在課程設(shè)置上，他遵循了經(jīng)典推薦系統(tǒng)的框架，將課程分為 6 部分，通過(guò) 30+ 深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)問(wèn)題，帶你串聯(lián)起深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的知識(shí)體系，并收獲了一套他實(shí)踐過(guò)的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)開(kāi)源代碼，實(shí)現(xiàn)一個(gè)工業(yè)級(jí)的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。

可以看看專欄里的學(xué)習(xí)圖譜，方便你了解這門課的設(shè)計(jì)以及用到的技術(shù)。

基礎(chǔ)架構(gòu)篇：從推薦系統(tǒng)要解決的主要問(wèn)題入手，講解我們要從 0 開(kāi)始實(shí)現(xiàn)的推薦系統(tǒng)， Sparrow RecSys 的主要功能和技術(shù)架構(gòu)，也會(huì)用到 Spark、Flink、TensorFlow 等業(yè)界最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)框架。

特征工程篇：討論推薦系統(tǒng)會(huì)用到的特征，以及主要的特征處理方式，并將其實(shí)踐在 Spark 上。此外，還有深度學(xué)習(xí)中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技術(shù)，并帶你實(shí)現(xiàn) Sparrow Recsys 中的相似電影推薦功能。

線上服務(wù)篇：在這部分，他會(huì)帶你地搭建一個(gè)推薦服務(wù)器，包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、緩存、模型服務(wù)等模塊和相關(guān)知識(shí)，涉及 Jetty Server， Spark、Redis 的使用，帶你初步掌握推薦工程師在工程領(lǐng)域的核心技能。

推薦模型篇：帶你學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)推薦模型的原理和實(shí)現(xiàn)方法，包括Embedding+MLP ，Wide&Deep，PNN等深度學(xué)習(xí)模型的架構(gòu)和TensorFlow實(shí)現(xiàn)，以及注意力機(jī)制、序列模型、增強(qiáng)學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的前沿進(jìn)展。

效果評(píng)估篇：學(xué)習(xí)效果評(píng)估的主要方法和指標(biāo)，建立起包括線下評(píng)估、線上 AB 測(cè)試、評(píng)估反饋閉環(huán)等整套的評(píng)估體系，真正能夠用業(yè)界的方法而不是實(shí)驗(yàn)室的指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)推薦系統(tǒng)。

前沿拓展篇：將業(yè)界巨頭們的深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)方案進(jìn)行融匯貫通，重點(diǎn)講解 YouTube、阿里巴巴、微軟、Pinterest 等一線公司的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，幫你追蹤業(yè)界發(fā)展的最新趨勢(shì)，并找到自己技術(shù)道路的方向。

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責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：抖音日活用戶破 6 億，推薦系統(tǒng)是怎么做到的？

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