dasepli/RecSys

Repo for the RecSys Course @ DaSE

课程内容

本课程内容主要包含四部分：推荐系统基础知识、核心技术、系统优化、前沿

课程参考资料：

• 《推荐系统实践》项亮著
• 《深度学习推荐系统》王喆著（强推）
• 《Recommender System Handbook》 Francesco Ricci著
• Recommender Systems - An Introduction
• CS 276: Information Retrieval and Web Search [中文版]
• Introduction to Data Mining
• CS 246: Mining Massive Data Sets

期中测试：大众点评推荐系统架构设计

• 题目
• 解答

课堂项目

• 索引构建与查询
  • 倒排索引构建与查询 [GitHub]
  • 支持通配查询处理的检索系统：轮排索引构建与查询 [GitHub]
  • 参考：参考课件
• 基于协同过滤的推荐算法 [GitHub]
  • 基于用户的协同过滤算法
  • 基于物品的协同过滤算法
  • 参考：参考Github
• 基于内容的推荐算法 [GitHub]
  • 基于内容的推荐算法
  • 基于协同过滤与基于内容的联合算法
• 期末项目：为数据库系统推荐测试样例

待整理

• CTR预估模型有怎样的发展规律？
• 基于用户协同过滤与基于物品协同过滤的比较
• Web4.0
• 知乎：如何学习推荐系统

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