fun-rec推荐系统入门教程介绍
fun-rec是由Datawhale社区开发的一个开源推荐系统入门教程项目,目标是帮助具有机器学习基础的同学快速入门推荐系统领域。该项目在GitHub上已获得超过4.1k的star,是一个非常受欢迎的推荐系统学习资源。
项目主页: https://github.com/datawhalechina/fun-rec
在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/fun-rec/
fun-rec主要包含以下几个部分的内容:
- 推荐系统概述
- 推荐系统算法基础
- 推荐系统实战
- 推荐系统算法面经
下面我们来详细介绍fun-rec的主要学习资源:
推荐系统概述
这部分内容对推荐系统进行了整体介绍,包括:
通过学习这部分内容,读者可以对推荐系统有一个整体的认识。
推荐系统算法基础
这部分详细介绍了推荐系统中的经典算法,包括:
召回算法
- 协同过滤召回:UserCF、ItemCF、Swing等
- 向量化召回:FM、item2vec、YoutubeDNN等
- 图召回:EGES、PinSAGE等
- 序列召回:MIND、SDM等
- 树模型召回:TDM等
排序算法
- GBDT+LR
- FM/FFM/DeepFM等特征交叉模型
- Wide&Deep系列模型
- DIN/DIEN/DSIN等序列模型
- ESMM/MMOE/PLE等多任务学习模型
通过学习这些经典算法,读者可以掌握推荐系统的核心技术。
推荐系统实战
fun-rec提供了两个实战项目:
- 天池新闻推荐入门赛实战
包含赛题解析、多路召回、特征工程、排序模型等内容。
- 新闻推荐系统实践
包括离线物料系统构建、前后端交互、推荐流程搭建等,是一个完整的推荐系统demo。
通过这两个项目的实战,读者可以将理论知识应用到实践中。
推荐系统算法面经
这部分整理了推荐算法工程师面试常见的问题,包括:
- ML与DL基础
- 推荐模型相关
- 热门技术相关
- 业务场景相关
- HR及其他问题
可以帮助读者为面试做好准备。
学习社区
fun-rec还建立了学习社区(微信群+知识星球),方便大家交流讨论。社区会不定期分享技术总结等内容。
总结
fun-rec是一个非常全面的推荐系统入门学习资源,从理论到实战再到面试,形成了一个完整的学习闭环。无论你是推荐系统初学者,还是想进阶的从业者,都可以在fun-rec中找到有价值的学习内容。希望这份学习资料汇总能够帮助大家更好地学习推荐系统知识,踏上推荐算法工程师的职业道路。
如果你对推荐系统感兴趣,不妨star这个项目,开启你的推荐系统学习之旅吧!
