羡慕同学进了大厂核心部门,看懂这本书你也能行!(文末送书)

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 文末赠书

Part.1

做推荐算法在大厂有多吃香?

小异最近听说一位做推荐算法的同学通过面试,顺利入职某大厂核心盈利部门,真是太羡慕他了。为什么会推荐算法就能在大厂这么吃香?
因为大厂要依靠推荐系统来变现。例如,电商企业要向用户推荐最需要的商品;视频流媒体平台要向用户推送最喜欢的内容;社交新闻媒体平台要让用户看到最感兴趣的信息……
因此,推荐系统和企业的收入直接相关,推荐算法做得好,企业就可以更好地理解用户需求,从而精准地推荐商品,增加销售额,提高用户忠诚度。
那对于技术人来说,做好推荐系统都有哪些挑战?
推荐算法是一项综合性很强的技术,它需要运用多种技术手段去解决实际问题,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。技术人可能会困惑,这么多知识要学习,要学到什么程度?怎样才能学好推荐算法?
有一位在大厂做推荐算法的资深技术人专门写了一本书来解答上面的疑问,这本书就是《互联网大厂推荐算法实战》。从书名就可以看出来,这本书讲的都是大厂的实战经验,想学推荐算法,看这本书就对了。
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我们先来了解一下推荐算法的工作原理。

Part.2

推荐系统是怎么工作的

推荐系统的主要原理是通过对用户的历史行为数据(如点击、购买、评分、评论等)进行分析和挖掘,提取用户的兴趣和喜好,并将其映射到物品空间中,从而预测用户对未来物品的偏好程度,最终生成个性化推荐结果。
在推荐系统中有两个最基本的角色:一个是用户(User),推荐系统要服务的对象,同时也是推荐系统的重要贡献者;另一个是物料(Item),统称为被推荐的信息和内容,例如具体商品、视频、音乐、新闻等。
推荐系统会执行四个步骤,从数百万量级的物料中挑选出最优的几十个物料,最终呈现在用户面前。下面按顺序介绍这四个步骤。
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