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- 一文了解推荐系统全貌 - 知乎
在实际的推荐系统中，我们可以将推荐系统按功能模块划分为离线、近线、在线和前端应用4个部分，如图1-1所示。 （1） 离线部分 ，主要包含日志的收集、语料的对齐（点击日志，展现日志以及特征日志），以及模型的训练。
- 现在是2022年，还建议学习推荐系统方向吗？怎么入门呢？ - 知乎
简而言之，推荐系统涉及到的知识点“大而杂”，是一项复杂的工程，一条完整的推荐系统学习入门路径，需我认为至少需要包含以下6大方面： 1、数学基础：微积分、线性代数和概率论 2、机器学习：需要掌握一些基础的术语和概念，以及常见的模型。
- 什么是「推荐系统」，有哪些主要的推荐方法？ - 知乎
3年推荐系统经验，很白话的给大家讲讲皮毛，算是让大家有个初步理解 一、 从技术层面讲，推荐系统是一种大数据的应用。 从用户层面讲，推荐系统是给用户推荐他喜欢的东西，以促进用户的消费或转化。 结合这两点，推荐系统就是通过大数据实现个性化
- 如何搭建一个高效的推荐系统？ - 知乎
图 1 Milvus 框架为多阶段推荐系统的检索阶段做出贡献 挑战 由于推荐系统具备多阶段的性质以及各种组件和库的可用性问题，其主要挑战就是在端到端流程中无缝集成所有组件，因此我们的目标是在示例 notebook 中尽可能简化集成工作。
- 推荐系统从 1992 年到 2024 年的发展历史是什么？ - 知乎
ACM推荐系统会议的举办：2007年，第一届ACM推荐系统会议由明尼苏达大学的Joseph A Konstan教授组织召开。 这一推荐系统领域最高级别的会议至今已举办了多届，每年吸引来自不同学科的研究者参与。
- 想学习推荐系统，如何从小白成为高手? - 知乎
但是，当一个中国人来了，你的推荐系统会给他推荐一只火鸡吗？ 假设是几前年，当时中国人对洋节接受度不高。如果你的推荐系统只有lr，只有记忆功能，答案是：不会。因为<中国人，火鸡>属于小众模式，在历史样本罕有出现，lr的l1正则直接将<中国人火鸡
- 如何学习推荐系统？ - 知乎
我最近在抽空录一些推荐系统的课程。以我们小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，看书学不到推荐系统的关键技术。
- 【总结】推荐系统——召回篇【1】 - 知乎
图1显示了推荐系统中的4个主要阶段，其中召回阶段负责从海量数据中快速筛选出部分数据，供后面排序阶段使用。 本质上，召回和后面的粗排、精排、重排都属于排序，之所以分成召回阶段和后面3个排序阶段， 主要原因之一 是基于工程上的考虑。
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