搭建一个推荐系统的过程可以理解为构建一个能够根据用户的历史行为和偏好，自动向用户推荐相关内容或产品的系统。这个过程涉及到多个步骤和领域知识，包括数据收集、特征工程、机器学习算法、模型训练和优化等。

具体来说，搭建一个推荐系统需要以下步骤：

以上是一个大致的步骤，具体的实施过程可能会根据你的实际需求和资源进行调整。同时，搭建一个高效的推荐系统需要深入理解相关技术和理论，并具备一定的实践经验。

理论+实践，打造千人千面的推荐系统

黄鸿波谷歌开发者专家，知名游戏公司技术专家，高级算法工程师，谷歌机器学习方向开发者专家，拥有多年软件开发经验，著有《TensorFlow 进阶指南基础、算法与应用》一书。

黄鸿波专注于算法及深度学习领域，带领团队为公司开发了推荐系统、智能问答、游戏强化学习对战机器人等产品，从 0 到 1 参与过很多推荐系统项目。

曾在格力电器股份有限公司大数据中心担任人工智能领域专家，且在多家公司担任过高级工程师，技术经理，技术总监等职务。

课程介绍

在推荐算法刚刚兴起的时候，基本上只要懂一些推荐系统算法的理论，就能够找到一份推荐算法相关的工作。但现在，只有对推荐系统整个的运转流程有了足够的了解，才能够获得企业的青睐。要想拥有推荐系统的全局视角，掌握在面对不同问题时灵活变通的方法，demo 级别的训练远远不够。

为此，我们特地邀请到了在算法和深度学习领域深耕多年的黄鸿波老师，他将提供一整套推荐系统的工程化方案，带你从获取真实的原始数据开始，通过数据处理、特征采集、内容画像、用户画像等一系列步骤，最终把整个系统部署和发布到 Linux 系统上。

同时，这门课程采用环环相扣的讲解方式：前面讲到的内容，一定是后面的系统搭建中的一步。通过这个方式，你能有效掌握推荐系统的全流程，避免“一学就会，一用就废”。

最后，我们还特地为你准备了方便对照学习的完整代码。

课程设计
课程分为七个章节：架构篇、数据篇、召回篇：基于规则的召回、服务搭建篇、召回篇：经典召回算法、排序篇和部署篇。

架构篇

为你提供了解推荐系统概念和功能宏观视角。以 Netflix 系统为例，带你推荐系统的工作原理，展示推荐系统的运作流程和优化策略，从而让你对推荐系统的实践应用有一个整体认识。

数据篇

深入探讨推荐系统所依赖的数据处理流程。先学习爬虫和数据库的原理和使用方法，然后从新闻网站中爬取数据，将它们作为我们的原始数据集。接下来，使用 NLP、Python 等技术对数据进行简单的特征工程处理，形成内容画像系统。

召回篇：基于规则的召回

利用数据篇得到的数据，进行一些基于规则的召回。在讲解什么是召回、为什么需要召回以及召回的种类的同时，深入研究召回对于推荐系统的影响，以及如何选择最优的召回策略。

服务搭建篇

将数据拼装后，绑定到界面进行内容推荐。本章将为你提供一个简单的推荐系统 Web 界面，带领你在这个界面的基础上调用 Flask 提供的 webservice 接口，完成内容推荐。

召回篇：经典召回算法

深入探讨包括协同过滤、基于 Embedding 的召回以及基于深度学习的召回等一系列经典召回算法，针对这些算法做不同的特征处理，并将它们与数据库、数据集结合起来。

排序篇

讲解经典排序算法，包括 GBDT、LR、DeepFM、重排序等，充分利用现有数据，与上一章的推荐系统流程结合，用真实案例加深你对这些算法特点及适用场景的理解。

部署篇

带你使用 TensorFlow Serving 来进行服务的部署和搭建，完成一个真正的企业级推荐系统。此外，还会对推荐系统进行一个整体的回顾，带你从全局视角来观察企业级推荐系统如何在线上运作。

本站内容均为网友上传分享，本站仅负责分类整理，如有任何问题可联系我们(点这里联系)反馈。