isidore-wong/RecommenderSystem_Xhs

基于小红书的推荐系统

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

   • 更好的多目标模型: MMoE

   • 预估分数的融合

   • 预估分数融合的高级技巧

4. 改进模型结构

   • 交叉网络

   • LHUC

5. 特征处理

   • 连续特征处理

   • 用户行为序列特征

   • DIN 模型

   • SIM 模型

6. 重排

   • 多样性

7. 物品冷启动

   • 评价指标 [slides]

   • 简单的召回通道 [slides]

   • 聚类召回 [slides]

   • Look-Alike人群扩散 [slides]

   • 流量调控 [slides]

   • 冷启动的AB测试 [slides]