课程介绍
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。
课程章节
本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助学员实现个人转型，熟悉推荐系统。
推荐引擎
推荐系统概述、推荐引擎概述
实现基础工程
实现基本的实时处理
实现简单的实时推荐算法
实现符合业务场景的推荐算法
推荐算法
推荐算法概述
实现基础规则算法
实现协同过滤ucf
实现协同过滤icf
实现关联规则
推荐算法集成
推荐环境
推荐算法自动化
推荐引擎高并发
整合推荐算法、推荐引擎形成推荐系统
课程目标
- 从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领学员制作实战项目，帮助学员实现个人转型、熟悉推荐系统。
- 通过本系列课程的训练，可以让学员踏入推荐系统工作领域，3个月冲击年薪30万的梦想。
适合人群
- 有兴趣今后转行从事推荐系统工程师的人员
- 推荐系统项目开发者、从业者，想提升技能水平
- 对推荐系统感兴趣的个人、公司
- 从事推荐系统分析或研究的人员
更多教程
教程不断整理更新中，以上截图仅供参考，如需了解更多视频教程的详细信息请到如下地址查看：
教程分类说明：https://itvideos.github.io/categories/
