课程是一门覆盖推荐系统核心技术栈的系统实战课程。课程从推荐系统的基础概念出发，沿着”协同过滤→矩阵分解→知识图谱→CTR预估→文本推荐”的技术路线层层递进，通过音乐推荐、电影推荐、广告点击预估等多个真实项目，带你系统掌握推荐系统从原理到落地的完整能力。
核心学习路径
1. 推荐系统基础认知
通俗解读：以通俗易懂的方式讲解推荐系统的核心思想与工作原理，快速建立全局认知。
发展历程：梳理推荐系统从传统方法到深度学习时代的技术演进脉络。
应用领域与评估：了解推荐系统在电商、内容、社交等领域的应用场景，掌握多维度评估指标体系。
任务流程与挑战：系统分析推荐系统的核心任务流程与工程实践中的关键挑战。
2. 协同过滤与矩阵分解
协同过滤：深入学习基于用户与基于商品的协同过滤算法原理与实现。
相似度计算：掌握多种相似度计算方法及其在推荐场景中的实际应用。
矩阵分解：理解矩阵分解的目的与效果，深入学习隐向量、目标函数、隐式反馈分析等核心概念。
SVD实战：基于SVD矩阵分解完成音乐推荐项目，从数据集整合到推荐结果输出，完整走通项目流程。
3. 知识图谱推荐
知识图谱原理：通俗讲解知识图谱的核心概念与构建方法。
行业应用：了解知识图谱在搜索引擎、医疗、金融与推荐领域的实际应用案例。
Neo4j图数据库：系统学习Neo4j图数据库的安装、可视化、增删改查等操作。
图谱推荐实战：基于Kaggle电影数据集，完成用户-电影知识图谱的构建、图谱查询匹配与推荐引擎的搭建。
4. CTR预估与深度推荐模型
CTR基础：了解CTR（点击率）预估的核心概念与经典方法。
FM算法：深入解析Factorization Machine算法，掌握高维特征处理、二项式特征、二阶公式推导等核心内容。
DeepFM架构：系统解读DeepFM的整体架构，学习Embedding层、FM模块、DNN模块的设计与实现。
广告点击预估实战：基于广告点击数据，完成数据预处理、特征构建、模型训练与效果评估的完整流程。
5. 文本推荐与数据处理
文本预处理：学习文本数据清洗、词频统计、n-gram分析等文本处理基础技能。
特征构建：掌握TF-IDF特征矩阵构建、LDA主题模型等文本特征工程方法。
数据工程：系统学习数据获取、缺失值填充、特征构造、数据可视化等数据科学核心技能。
文本推荐实战：基于文本数据完成推荐引擎的构建与推荐结果的生成分析。
课程亮点
技术路线完整：覆盖协同过滤、矩阵分解、知识图谱、CTR预估、文本推荐五大核心技术方向，构建完整的推荐系统知识体系。
原理+实战并重：每个技术模块都配有对应的实战项目，从理论推导到代码实现，确保学员真正理解并掌握核心算法。
多项目驱动：贯穿音乐推荐、电影推荐、广告点击预估、文本推荐等多个真实场景项目，积累丰富的实战经验。
工具链全覆盖：涉及surprise工具包、Neo4j图数据库、Kaggle数据集等主流工具与资源，贴近企业实际开发环境。
从经典到前沿：既涵盖协同过滤等经典算法，又深入FM、DeepFM等深度学习推荐模型，紧跟行业技术趋势。
课程目录：
推荐系统实战
1 课程简介_ev.mp4
10 相似度计算与推荐实例.mp4
11 矩阵分解的目的与效果.mp4
12 矩阵分解中的隐向量.mp4
13 目标函数简介.mp4
14 隐式情况分析.mp4
15 Embedding的作用.mp4
16 音乐推荐任务概述.mp4
17 数据集整合.mp4
18 物品相似度计算与推荐.mp4
19 SVD矩阵分解.mp4
2 推荐系统通俗解读_ev.mp4
20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
21 知识图谱通俗解读_ev.mp4
22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4
23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4
24 金融与推荐领域的应用.mp4
25 数据获取分析.mp4
26 Neo4j图数据库介绍.mp4
27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4
28 可视化例子演示.mp4
29 创建与删除操作演示.mp4
3 推荐系统发展简介_ev.mp4
30 数据库更改查询操作演示.mp4
31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4
32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4
33 图谱需求与任务流程解读.mp4
34 项目所需环境配置安装.mp4
35 构建用户电影知识图谱.mp4
36 图谱查询与匹配操作.mp4
37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4
38 CTR估计及其经典方法概述.mp4
39 高维特征带来的问题.mp4
4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4
40 二项式特征的作用与挑战.mp4
41 二阶公式推导与化简.mp4
42 FM算法解析.mp4
43 DeepFm整体架构解读.mp4
44 输入层所需数据样例.mp4
45 Embedding层的作用与总结.mp4
46 数据集介绍与环境配置.mp4
47 广告点击数据预处理实例.mp4
48 数据处理模块Embedding层.mp4
49 Index与Value数据制作.mp4
5 任务流程与挑战概述_ev.mp4
50 一阶权重参数设计.mp4
51 二阶特征构建方法.mp4
52 特征组合方法实例分析.mp4
53 完成FM模块计算.mp4
54 DNN模块与训练过程.mp4
55 环境配置与数据集介绍.mp4
56 电影数据集预处理分析.mp4
57 surprise工具包基本使用.mp4
58 模型测试集结果.mp4
59 评估指标概述.mp4
6 常用技术点分析.mp4
60 数据与环境配置介绍.mp4
61 数据科学相关数据介绍.mp4
62 文本数据预处理_ev.mp4
63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4
64 矩阵分解演示_ev.mp4
65 LDA主题模型效果演示.mp4
66 推荐结果分析.mp4
67 数据与环境配置.mp4
68 数据与关键词信息.mp4
69 关键词云与直方图展示.mp4
7 与深度学习的结合.mp4
70 特征可视化.mp4
71 数据清洗概述.mp4
72 缺失值填充方法.mp4
73 推荐引擎构造.mp4
74 数据特征构造.mp4
75 得出推荐结果.mp4
76 数据与任务介绍_ev.mp4
77 文本词频统计_ev.mp4
78 ngram结果可视化展示_ev.mp4
79 文本清洗_ev.mp4
8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4
80 相似度计算_ev.mp4
81 得出推荐结果_ev.mp4
9 基于用户与商品的协同过滤.mp4
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