刑无刀-推荐系统三十六式 解决你推荐系统80%的问题
专栏简介“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀（陈开江）撰写并维护的精品专栏内容。PC 时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来，推荐系统会成为所有数据型产品的标配。而推荐系统前方的技术蓬勃发展，后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状，大厂们一骑绝尘，太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从 0 到 1 诞生，需要去了解哪些知识。本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。刑无刀（本名陈开江），现为“贝壳找房”资深算法专家，从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师，考拉 FM 算法主管。 刑无刀有 8 年的推荐系统方向从业经历，他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时，他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者，有长期的技术写作经验。专栏模块专栏共三个月，36 期，分五个模块介绍推荐系统知识。[*]概念篇：推荐系统有关的理念、思考，形而上的内容，虽然务虚但是必要。
[*]原理篇：推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后，你可以更快地开发和优化自己的系统，并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。
[*]工程篇：推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情，架构、选型、案例等，为你的实践之路推波助澜。
[*]产品篇：推荐系统要成功，还要考虑产品理念及其商业价值，此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。
[*]团队篇：个人该如何学习和成长，团队该招多少人又该有哪些人，以及产品经理和工程师该如何合作等问题。
专栏详细目录如下：适宜人群
[*]正在参与、或想转型从事推荐系统工作的工程师和架构师；
[*]个性化推荐产品经理及运营人员；
[*]对推荐系统感兴趣的在校学生；
[*]希望自我精进的泛互联网从业者。
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