實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：新聞資訊推薦系統(tǒng)構(gòu)建

新聞推薦系統(tǒng)背景介紹：

項(xiàng)目介紹：

feed流新聞資訊是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)的主要應(yīng)用場景之一，如「今日頭條」「網(wǎng)易新聞」「騰訊新聞」等資訊推薦app有著大量的用戶量和極高的每日活躍用戶數(shù)

本案例以新聞資訊推薦為主要場景，講解構(gòu)建該場景下的推薦系統(tǒng)全過程，包括協(xié)同過濾等傳統(tǒng)方法baseline構(gòu)建，用戶畫像，資訊新聞畫像，多路召回系統(tǒng)構(gòu)建，基于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的排序系統(tǒng)構(gòu)建，特征與數(shù)據(jù)優(yōu)化及效果提升，多模型集成

核心知識：

新聞資訊推薦、用戶興趣畫像、數(shù)據(jù)采樣策略、協(xié)同過濾、相似度計(jì)算、多路召回、用戶embedding、新聞embedding、用戶行為序列word2vec建模、youtubeDNN建模、快速檢索召回、faiss、召回合并、基于熱度召回、冷啟動優(yōu)化、用戶商品交叉特征、xgb/lgb排序建模、深度學(xué)習(xí)排序建模