1、電商行業起步到發展階段，有一定的資料量但是資料量不是特別多，要從0開始構建推薦系統，希望可以在短時間內上線給使用者展現不同推薦結果，應從哪些方面著手，有哪些要注意的問題？
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3、推薦系統時，需要從幾方面考慮問題呢？
演算法召回、排序、規則
基於標籤的方法（使用者標籤、內容標籤）、
協同過濾
冷啟動的問題：新物品的冷啟動、新使用者的冷啟動
深度學習方式
資料使用者行為、物品資訊、使用者畫像以及外部資料
1、返回響應要足夠迅速，當乙個使用者請求後的快速返回推薦結果
2、具有高可擴充套件性，當dau 從最初的十萬漲到一二百萬時，推薦系統還能像最初那樣很好地擋住大體量的請求嗎？
評估效果
使用者行為採集：sdk
使用者行為資料：
1、訓練模型
第一，構造正負例。比如給使用者推薦十條商品，有幾條發生點選，就有幾條正例，其他沒有發生點選就是負例。
第二，構造特徵工程。稍後會以乙個電商場景為例，具體講解通常情況下，如何構造特徵工程。
第三，資料取樣。資料取樣對整個模型訓練的效果影響較大。
2、驗證模型效果
3、看 a/b test 效果
4、定位到此次推薦系統上線後效果不理想的原因、分析到底是哪些因素使效果變好
推薦系統架構 推薦系統（1） 業界推薦系統架構
1.1業界主流推薦系統架構 業界推薦系統通用架構 1.2使用者本身資料 1.3物品本身資料 1.4使用者行為資料 2.1基於離線訓練的推薦系統架構設計 常用演算法 邏輯回歸 logistics regression 梯度提公升決策樹 gbdt 和因式分解 fm 架構設計 2.2面向深度學習的推薦系統...
推薦系統（1） 推薦系統概述
推薦系統是主動從大量資訊中找到使用者可能感興趣的資訊的工具。推薦系統的核心問題是如何實現推薦個性化 如何向使用者推薦匹配度高的產品 商品 或專案,本質是通過一定的方式將使用者和專案聯絡起來。自從xerox palo alto研究中心於1992年研發出了基於協同過濾的實驗系統tapestry以來 主要...
推薦系統01推薦系統入門
這裡給出了三個主要原因 網際網路規模增長迅速，資料量資訊過載，人們很難獲得有效資訊 資料太多了，我看不過來 搜尋引擎的方式只能滿足有確切主題 知道如何描述的資訊，沒有辦法搜尋自己模糊不清的需求 人們需要個性化服務來減少不必要的工作。在這樣的背景下，推薦系統應運而生，推薦系統究竟實現了怎樣的工作，實際...