旨在概述贪心推荐系统算法工程师的工作职责和主要内容，他们负责利用算法优化推荐系统，提高用户体验和转化率，该领域涉及算法优化、数据挖掘和用户行为分析等。
由于近年来深度学习技术的快速发展，人工智能在互联网和传统行业的商业化得到了大力推广，其中推荐系统、计算广告等领域尤为明显。由于推荐系统与提高用户数量和商业实现密切相关，主要公司发布了许多与推荐系统相关的职位，工资昂贵，目前的发展势头非常强劲。
CF、FM、DSSM、你真的知道他们的内部操作原理和使用场景吗？为什么逻辑回归使用sigmoid函数？有准确的理论推导吗？FM模型和SVM有什么相似之处吗？FM可以作为评分模型使用，但它可以作为matching使用吗？如果可以，我该怎么办？item2Vec模型如何缓解行业冷启动问题？双塔模型有哪些优点？深度模型是如何制作matching的，是离线计算结果还是实时前向计算网络？实现DeepFM时，wide端和Deep端的优化方法是否相同？目前基于Graph的推荐方法在行业中的应用是什么？
课程目录
Week 1：机器学习基础
Week 2：推荐系统基础
Week 3：内容肖像和用户肖像
Week 4：用户画 Week
Week 5：传统的match方法
Week 6：深度match方法
Week 7：经典Ranking方法
Week 8： GraphEmbedding 构建大家庭和用户行为
Week 9：引入sideinfo信息的图推荐，基于推理的图推荐
Week 10：Ranking模型深度
Week 11：重排序和多目标学习
Week 12：实时召回热点文章
Week 13：多目标和用户更感兴趣
Week 14：加强学习和推荐体系
Week 15：项目总结部署
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