Recommender_System

推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践

本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。

推荐系统TensorFlowGolang召回排序Github开源项目

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文档

推荐系统

本项目从入门到精通全面介绍了工业级推荐系统的理论知识（基于王树森推荐系统公开课，以小红书为例讲解工业界真实的推荐系统），如何基于TensorFlow2训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。同时还包括一些Scikit-learn和TensorFlow的编程基础知识。全面介绍了基于深度学习的工业推荐系统理论，如何使用TensorFlow2训练模型，以及如何基于Golang实现高性能、高并发和高可用的推理服务。

注意：第一部分的理论知识在本仓库，第二、三、四部分的代码在其他仓库，点击链接即可跳转。

注意

如果通过Github站内超链接打开Jupyter Notebook文件发生错误，可以点击根据 https://nbviewer.org 生成的"备用链接"间接访问对应文件。或者通过以下链接访问整个项目的站外备用链接，注意点击站外备用链接里的非Jupyter Notebook格式文件会跳转回到Github仓库内： ● 推荐系统

一、推荐系统理论

王树森推荐系统公开课 - 基于小红书的场景讲解工业界真实的推荐系统，读书笔记。

01 概要

02 召回

二、TensorFlow2模型训练

以"DNN_for_YouTube_Recommendations"模型和电影评分数据集（ml-1m）为基础，详细展示了如何基于TensorFlow2实现推荐系统排序模型。
● YouTube深度排序模型（多值嵌入、多目标学习）

三、模型推理服务Golang

基于Golang、Docker和微服务思想实现了高并发、高性能和高可用的推荐系统推理微服务，包括多种召回/排序服务，并提供多种接口访问方式（REST、gRPC和Dubbo）等，每日可处理上千万次推理请求。
● 推荐系统推理微服务Golang

四、编程基础

● 机器学习Sklearn入门教程
● 深度学习TensorFlow入门教程

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