工业界的推荐系统

这门课程结合小红书的业务场景和内部实践，讲解主流的工业界推荐系统技术。

1. 概要

   • 推荐系统的基本概念 [slides] [YouTube] [B站].

   • 推荐系统的链路 [slides] [YouTube] [B站].

2. 召回

   • 基于物品的协同过滤（ItemCF） [slides] [YouTube] [B站].

   • Swing模型 [slides] [YouTube] [B站].

   • 基于用户的协同过滤（UserCF） [slides] [YouTube] [B站].

   • 离散特征处理 [slides] [YouTube] [B站].

   • 矩阵补充 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：模型和训练 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：正负样本 [slides] [YouTube] [B站].

   • 双塔模型：线上服务 [slides] [YouTube] [B站].

   • 其它召回通道 [slides] [YouTube] [B站].

3. 排序

   • 多目标排序模型 [slides]

   • Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE) [slides]

   • 预估分数融合 [slides]

   • 播放时长建模 [slides]

   • 推荐系统的特征

   • 粗排三塔模型

4. 交叉结构

   • Factorized Machine (FM)

   • Deep & Cross Network (深度交叉网络)

   • LHUC

   • SENet & FiBiNET

5. 用户行为序列建模

   • 用户行为序列特征

   • DIN 模型

   • SIM 模型

6. 重排

   • 多样性 MMR

   • 多样性 DPP

   • 多样性 MGS

7. 物品冷启动

   • 评价指标 [slides] [YouTube] [B站].

   • 简单的召回通道 [slides] [YouTube] [B站].

   • 聚类召回 [slides] [YouTube] [B站].

   • Look-Alike人群扩散 [slides] [YouTube] [B站].

   • 流量调控 [slides] [YouTube] [B站].

   • 冷启动的AB测试 [slides] [YouTube] [B站].