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Recommender-System论文、学习资料以及业界分享

推荐系统(Recommender System)是大规模机器学习算法应用较为成熟的方向之一,在工业界中,推荐系统也是大数据领域成功的应用之一。在一个较为完整的推荐系统中,不仅包含大家熟知的召回和排序两个阶段的常用算法之外,对于一个完整的系统来说,还会涉及到内容理解的部分的相关算法。除了算法之外,还涉及到大数据相关的处理技术以及工程实践。

在实际的推荐系统中,通常与搜索中使用的技术互相借鉴,如下整理和总结了搜推中的一些核心技术文章,还会增加一些分析,内容主要包含如下的几个部分:

  • 搜索、推荐系统综述
  • 召回排序算法
  • 内容理解
  • 架构工程实践
  • 工业界解决方案

(以下内容会持续更新)

1. 搜索、推荐系统综述

2. 召回排序算法

2.1. 召回

2.2. 排序

3. 内容理解

3.1. NLP

3.2. CV

4. 架构工程实践

5. 工业界解决方案