推薦系統(tǒng)算法與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程（協(xié)同過(guò)濾/深度學(xué)習(xí)推薦模型）
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【培訓(xùn)對(duì)象】
推薦算法工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)人員，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)原理與實(shí)現(xiàn)的技術(shù)人員。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 理解推薦系統(tǒng)的核心價(jià)值、經(jīng)典架構(gòu)和主要算法流派。
二、 掌握協(xié)同過(guò)濾（UserCF, ItemCF）、矩陣分解（MF, SVD）等傳統(tǒng)推薦算法的原理與實(shí)現(xiàn)。
三、 掌握基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型（如DeepFM, DIN, Wide&Deep）的原理與應(yīng)用。
四、 具備從數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練到效果評(píng)估和在線AB測(cè)試的完整推薦系統(tǒng)落地能力。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 推薦系統(tǒng)概述與架構(gòu)：推薦系統(tǒng)的價(jià)值、應(yīng)用場(chǎng)景，經(jīng)典推薦系統(tǒng)架構(gòu)（召回、排序、重排），常用評(píng)估指標(biāo)（準(zhǔn)確率、召回率、NDCG等）。
二、 數(shù)據(jù)處理與特征工程：用戶行為數(shù)據(jù)（顯式/隱式反饋）、用戶畫(huà)像、物品畫(huà)像，特征處理與交叉特征構(gòu)建。
三、 協(xié)同過(guò)濾算法：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾（UserCF）、基于物品的協(xié)同過(guò)濾（ItemCF），相似度計(jì)算方法，算法優(yōu)缺點(diǎn)分析。
四、 矩陣分解技術(shù)：隱語(yǔ)義模型（LFM）、SVD、SVD++，利用矩陣分解學(xué)習(xí)用戶和物品的隱向量，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。
五、 邏輯回歸與因子分解機(jī)（FM）：LR和FM在CTR預(yù)估中的應(yīng)用，特征組合能力。
六、 深度學(xué)習(xí)推薦模型（一）：Wide & Deep模型原理，結(jié)合記憶能力與泛化能力。
七、 深度學(xué)習(xí)推薦模型（二）：DeepFM模型，端到端學(xué)習(xí)低階和高階特征交互。
八、 深度學(xué)習(xí)推薦模型（三）：深度興趣網(wǎng)絡(luò)（DIN），捕捉用戶興趣的多樣性，自適應(yīng)學(xué)習(xí)用戶興趣表示。
九、 多階段推薦系統(tǒng)（一）召回：多種召回策略（協(xié)同過(guò)濾召回、向量召回、雙塔模型召回）的原理與實(shí)踐。
十、 多階段推薦系統(tǒng)（二）排序與重排：精排模型（DeepFM等），多目標(biāo)優(yōu)化（MMoE），重排策略（多樣性、打散）。
十一、 推薦系統(tǒng)評(píng)估與AB測(cè)試：離線評(píng)估方法與在線AB測(cè)試的設(shè)計(jì)與實(shí)施，模型效果對(duì)比分析。
十二、 實(shí)戰(zhàn)演練：基于公開(kāi)數(shù)據(jù)集，從零構(gòu)建一個(gè)完整的推薦系統(tǒng)，涵蓋數(shù)據(jù)處理、召回、排序和效果評(píng)估全流程。
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專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
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