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你不能错过的“推荐系统”资料合集
阅读:2316 添加日期:2021/3/27 23:29:18 原文链接:https://www.toutiao.com/item/6295147863949181442/

推荐系统的搭建是个复杂工程,涉及到实时计算、离线计算,以及各种数据采集、流转等,对自建推荐系统来说,更是很有困难。云栖社区将在6月16日晚20点组织一场在线分享《21天搭建推荐系统》,主要介绍推荐系统基本原理,并以阿里云推荐引擎为基础,展示如何快速搭建推荐系统。

为了帮助大家做好内容知识储备,云栖社区收集整理了一批学习资料,希望对大家学习推荐系统有所帮助,内容主要包括杂志、优秀的知乎问答、优秀图书及优秀博文。如果你也有好的学习资料,欢迎留言,或邮件我们yqeditor@list.alibaba-inc.com,感谢您的支持!

杂志

架构师特刊

① 《架构师特刊:推荐系统(理论篇)》

你不能错过的“推荐系统”资料合集

内容目录:

  • 第1章 推荐算法简介

  • 第2章 协同过滤推荐算法

  • 第3章 基于内容的过滤算法

  • 第4章 混合推荐算法

  • 第5章 如何选择推荐算法

  • 第6章 推荐系统和搜索引擎的关系

② 《架构师特刊:推荐系统(实践篇)》

你不能错过的“推荐系统”资料合集

内容目录:

  • 第1章 微博推荐架构的演进

  • 第2章 Netflix的推荐系统和架构

  • 第3章 博客推荐系统

  • 第4章 Spotify每周歌曲推荐算法解析

  • 第5章 达观个性化推荐系统实践

书籍

① 《推荐系统实践》

你不能错过的“推荐系统”资料合集

作者:项亮、陈义

图书简介:本书从数据出发,一步步地介绍在得到什么数据的时候可以设计怎样的推荐系统。面向广大的推荐系统开发人员,以实战为基础,深入浅出地介绍每种推荐方法背后的理论基础,着重讨论每种算法的实现、在实际系统中的效果、方法的优点、缺陷以及解决方法。本书的几位作者是目前国内推荐系统方面做得最好的技术人员。

我们搜索到了两篇关于本书的优秀学习笔记,也放在这里让大家参考:

  • 《推荐系统实践》笔记(1)

  • 《推荐系统实践》笔记(续)

② 《推荐系统》

你不能错过的“推荐系统”资料合集

作者:Dietmar Jannach, Markus Zanker, Alexander Felfernig, Gerhard Friedrich

关于本书作者,图灵社区做了一次访谈(英文):

  • 《Dietmar Jannach和Gerhard Friedrich教授谈推荐系统的最新研究方向》(2013年)

知乎问答

  • 《如何学习推荐系统》

  • 《类似今日头条这样的个性化推荐网站怎么评价推荐质量的优劣?》

  • 《推荐系统有哪些比较好的论文?》

  • 《推荐系统有哪些坑?》

  • 《推荐系统或信息发现领域,有哪些经典的论文?》

  • 《想学习推荐系统,如何从小白成为高手?》

  • 《如何学习推荐系统?》

  • 《搜索推荐系统是如何实现的?》

  • 《个人推荐系统有哪些开源项目?》

优秀博文推荐

  • 《推荐系统基础知识储备》(2015-11-19,博客虫)

  • 《实时个性化推荐系统简述》(2013-07-05,网易杭研后台技术中心)

  • 《<纽约时报>如何打造新一代推荐系统》(2015-08-27,极客头条)

  • 《沈国阳:美团推荐系统整体框架与关键工作》(CSDN云计算,2015-08-13)

  • 《从算法到案例:推荐系统必读的10篇精选技术文章》(InfoQ,2015-12-26)

  • 《推荐算法综述》综述一、综述二、综述三、综述四、综述五(InfoQ系列翻译文章,2016)

  • 《推荐系统开源软件列表汇总和点评》(CSDN博文,2013-11-06)

  • 《实时推荐系统架构升级实践》( 优酷土豆大数据团队,2016-05-26)

  • 《说说标签算法在视频推荐的那些事儿》(优酷土豆大数据团队,2016-02-03)

  • 《推荐系统》《第1部分:方法和算法简介》、《第2部分:开源引擎简介》(IBM developerWorks,2015-07)

  • 《从无到有,如何21天搭建一个推荐系统》(云栖社区,2016-05-06)

以上为“推荐系统”资料全部内容,查看所有资料,请关注云栖社区微信公众号:yunqiinsight,并回复“推荐系统”。

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