fun-rec推荐系统入门学习资料汇总 - 从基础到实战的全面指南

fun-rec推荐系统入门教程介绍

fun-rec是由Datawhale社区开发的一个开源推荐系统入门教程项目,目标是帮助具有机器学习基础的同学快速入门推荐系统领域。该项目在GitHub上已获得超过4.1k的star,是一个非常受欢迎的推荐系统学习资源。

项目主页: https://github.com/datawhalechina/fun-rec

在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

fun-rec主要包含以下几个部分的内容:

1. 推荐系统概述
2. 推荐系统算法基础
3. 推荐系统实战
4. 推荐系统算法面经

下面我们来详细介绍fun-rec的主要学习资源:

推荐系统概述

这部分内容对推荐系统进行了整体介绍,包括:

• 推荐系统的意义
• 推荐系统架构
• 推荐系统技术栈

通过学习这部分内容,读者可以对推荐系统有一个整体的认识。

推荐系统算法基础

这部分详细介绍了推荐系统中的经典算法,包括:

召回算法

• 协同过滤召回:UserCF、ItemCF、Swing等
• 向量化召回:FM、item2vec、YoutubeDNN等
• 图召回:EGES、PinSAGE等
• 序列召回:MIND、SDM等
• 树模型召回:TDM等

排序算法

• GBDT+LR
• FM/FFM/DeepFM等特征交叉模型
• Wide&Deep系列模型
• DIN/DIEN/DSIN等序列模型
• ESMM/MMOE/PLE等多任务学习模型

通过学习这些经典算法,读者可以掌握推荐系统的核心技术。

推荐系统实战

fun-rec提供了两个实战项目:

1. 天池新闻推荐入门赛实战

包含赛题解析、多路召回、特征工程、排序模型等内容。

2. 新闻推荐系统实践

包括离线物料系统构建、前后端交互、推荐流程搭建等,是一个完整的推荐系统demo。

通过这两个项目的实战,读者可以将理论知识应用到实践中。

推荐系统算法面经

这部分整理了推荐算法工程师面试常见的问题,包括:

• ML与DL基础
• 推荐模型相关
• 热门技术相关
• 业务场景相关
• HR及其他问题

可以帮助读者为面试做好准备。

学习社区

fun-rec还建立了学习社区(微信群+知识星球),方便大家交流讨论。社区会不定期分享技术总结等内容。

总结

fun-rec是一个非常全面的推荐系统入门学习资源,从理论到实战再到面试,形成了一个完整的学习闭环。无论你是推荐系统初学者,还是想进阶的从业者,都可以在fun-rec中找到有价值的学习内容。希望这份学习资料汇总能够帮助大家更好地学习推荐系统知识,踏上推荐算法工程师的职业道路。

如果你对推荐系统感兴趣,不妨star这个项目,开启你的推荐系统学习之旅吧!