搜索推荐系统专栏简介：搜索推荐全流程讲解（召回粗排精排重排混排）、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战（含码源）

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专栏链接：推荐系统相关技术业务落地方案及码源

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1. 推荐系统算法库，包含推荐系统经典及最新算法讲解，以及涉及后续业务落地方案和码源
2. 本专栏会持续更新业务落地方案以及码源。同时我也会整理总结出有价值的资料省去你大把时间，快速获取有价值信息进行科研or业务落地。

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声明：专栏随着内容更新价格同步上调

本人后续会持续整合ML、DRL、NLP等相关领域的体系化项目课程，方便入门同学快速掌握相关知识，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）。

• 对于机器学习这块规划为：基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习，快速实战。
• 对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）---->主流多智能算法教学（gym环境为主）---->单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用）
• 自然语言处理相关规划：除了单点算法技术外，主要围绕知识图谱构建进行：信息抽取相关技术（含智能标注）—>知识融合---->知识推理---->图谱应用

上述对于你掌握后的期许：

1. 对于ML，希望你后续可以乱杀数学建模相关比赛（参加就获奖保底，top还是难的需要钻研）
2. 可以实际解决现实中一些优化调度问题，而非停留在gym环境下的一些游戏demo玩玩。（更深层次可能需要自己钻研了，难度还是很大的）
3. 掌握可知识图谱全流程构建其中各个重要环节算法，包含图数据库相关知识。

这三块领域耦合情况比较大，后续会通过比如：搜索推荐系统整个项目进行耦合，各项算法都会耦合在其中。举例：知识图谱就会用到（图算法、NLP、ML相关算法），搜索推荐系统（除了该领域召回粗排精排重排混排等算法外，还有强化学习、知识图谱等耦合在其中），后续会持续实现。

1.专栏目录如下：持续更新中

2.文章合集

2.1 搜索推荐全流程讲解

推荐系统[一]：超详细知识介绍，一份完整的入门指南，解答推荐系统相关算法流程、衡量指标和应用，以及如何使用jieba分词库进行相似推荐，业界广告推荐技术最新进展

推荐系统[二]：召回算法超详细讲解[召回模型演化过程、召回模型主流常见算法(DeepMF/TDM/Airbnb Embedding/Item2vec等)、召回路径简介、多路召回融合]

推荐系统[三]：粗排算法常用模型汇总(集合选择和精准预估)，技术发展历史（向量內积，Wide&Deep等模型）以及前沿技术

推荐系统[四]：精排-详解排序算法LTR (Learning to Rank): poitwise, pairwise, listwise相关评价指标，超详细知识指南。

推荐系统[五]：重排算法详解相关概念、整体框架、常用模型；涉及用户体验[打散、多样性]，算法效率[多任务融合、上下文感知]等

推荐系统[六]：混排算法简介、研究现状混排技术以及MDP-DOTA信息流第三代混排调控框架，高质量项目实战。

推荐系统[七]：推荐系统通用技术架构（Netfilx等）、API服务接口

推荐系统[八]：推荐系统常遇到问题和解决方案[物品冷启动问题、多目标平衡问题、数据实时性问题等]

2.2 算法项目实战总结

推荐系统[八]算法实践总结V1：腾讯音乐全民K歌推荐系统架构及粗排设计

推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战

推荐系统[八]算法实践总结V3：重排在快手短视频推荐系统中的应用and手淘信息流多兴趣多目标重排技术

推荐系统[八]算法实践总结V4：混排算法在淘宝信息流第四代混排调控框架实战，提升推荐实时性捕捉实时兴趣。

2.3 相关技术细节讲解

推荐系统[九]项目技术细节讲解z1：Elasticsearch 如何进行快速检索(ES倒排索引和分词原理)以及倒排索引在召回中的应用。

推荐系统[九]项目技术细节讲解z2：搜索Query理解[Term Weight、Query 改写、同义词扩写]和语义召回技术

推荐系统[九]项目技术细节讲解z3：向量检索技术与ANN搜索算法[KD树、Annoy、LSH局部哈希、PQ乘积量化、IVFPQ倒排乘积量化、HNSW层级图搜索等]，超级详细技术原理讲解

推荐系统[九]项目技术细节讲解z4：向量检索技术工程上实践，曝光去重实践以及检索引擎该如何选择：支撑亿级索引、5毫秒级的检索[elasticsearch、milvus]

2.4 项目实战（含码源）

1.语义检索系统

2.智能问答系统

3.跨模态智能问答

待更新中