Recommend System List | 推荐系统资料索引

• Collaborative Filtering Recommendation Engine Implementation in Python

• 美团点评：外卖排序系统特征生产框架

• 推荐系统理论篇

• 推荐系统实战篇

• Implementing your own recommender systems in Python

• 你不能错过的 “推荐系统” 资料合集

• 推荐系统的苟且和远方

• 推荐系统老司机的十条经验

• 基于用户画像的实时异步化视频推荐系统

• 2017-Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com: Amazon is well-known for personalization and recommendations, which help customers discover items they might otherwise not have found. In this update to our original paper, we discuss some of the changes as Amazon has grown.

• 除了 LR，FM(FFM)方法，CTR 预测还有那些方法，应用较为广泛？

• 歌曲推荐系统实践：Pandas、SciPy 和 D3.js

• 2017-Spotify’s Discover Weekly: How machine learning finds your new music: The science behind personalized music recommendations.

• 2018-今日头条算法原理: 今日头条委托资深算法架构师曹欢欢博士，公开今日头条的算法原理，以期推动整个行业问诊算法、建言算法；通过让算法透明，来消除各界对算法的误解，并逐步推动整个行业让算法更好的造福社会。

Overview

Case Study

• 2019-京东电商推荐系统实践: 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验，主要包括：简介、排序模块、实时更新、召回和首轮排序、实验平台。

Resource

Book

• Recommenders #Series#: This repository contains examples and best practices for building recommendation systems, provided as Jupyter notebooks.

Collection

• 2018-推荐系统的参考阅读 🗃️: 整体来说，在选择参考文献时，我偏爱那些由公司发表的。

• 2018-深度学习在推荐系统中的应用及代码集锦 🗃️: 搜集了数十篇推荐系统在深度学习领域的文章与代码。

• 2019-RSPapers 🗃️: Must-read papers on Recommender System.

Tutorial

• 深度学习遇上推荐系统 #Series#: 在计算广告和推荐系统中，CTR 预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品的是否进行推荐需要根据 CTR 预估的点击率来进行。

• 2021-FunRec : 本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学。教程内容由推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面经四个部分组成。本教程对于入门推荐算法的同学来说，可以从推荐算法的基础到实战再到面试，形成一个闭环。