推荐系统必备知识点

Posted 2021-05-01 深度学习这件小事

推荐作为人工智能领域最为重要的分支，人才需求量在最近几年也一直不断地增加。只要有海量数据的地方，必然就有推荐的需求，因为信息的过滤是AI时代每个人的刚需。 所以从某种意义来讲，千人千面，个性化是AI带来的最大的变革 。所有这些我们其实每天都在体会：

• 刷抖音，每天能刷到自己喜欢的视频，很难停下来...

• 刷头条，经常能收到自己感兴趣的话题...

• 逛淘宝，经常推荐感兴趣的商品，不得不买买买...

• 百度一下、经常看到跟自己兴趣相关的广告...

• 社交网络平台，经常能够推荐跟自己兴趣类似的朋友....

• 线上的因材施教... 

• 还有其他数不胜数的应用...

我们可以说，推荐是AI领域最接地气的落地场景，需求大、业务场景多、同时易于落地。但这不代表推荐技术已经很成熟，反而变得越来越具有挑战。这种挑战更多来自于数据的多样性以及数据量。举个例子，如果要做一款基于社交的内容推荐，则需要考虑的点非常多：1. 如何处理内容中可能存在的文本、图片、视频的数据？2. 如何把社交网络信息考虑进来？3. 如果做用户建模？如果处理冷启动问题？4. 如何处理数据量大的问题？如果处理用户兴趣改变的问题？ 

随着问题变得越来越复杂，市场对推荐人才的要求也逐步在提高。鉴于这种市场趋势，贪心学院重磅推出《新一代推荐算法工程师培养计划》训练营。我们希望培养的人是：针对于复杂的业务问题，有能力去分解，并且随心所欲地设计出合理解决方案的AI人才，而不是仅仅掌握协同过滤等基本知识。

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