如果你已经在做推荐相关的工作，或者正准备从算法、后端、数据分析转进推荐方向，这门「推荐高级小班 第八期」值得先花几分钟判断一下：它讲的不是推荐系统入门概念，而是直接冲着业务场景和线上效果去的。下面从适用场景、学完能做什么、资料适合什么基础三个角度拆开说。
它解决的是哪类工作场景
推荐系统学到一定阶段，卡住人的往往不是「召回、排序、重排」这些词认不认识，而是面对一个真实的 feed 流产品时，不知道特征怎么选、召回通道怎么配、策略之间怎么权衡。这门课的核心内容围绕推荐业务、feed 流产品以及算法策略架构展开，讨论的正是这类问题：一条内容该不该推给这个用户、多路召回怎么融合、线上指标波动时从哪一层排查。
换句话说，它对应的是推荐算法工程师、策略工程师日常要做的判断，而不是停留在离线跑通一个模型的层面。
学完能独立做什么
课程把重心放在召回、特征和系统架构这几块。学完之后，比较现实的预期是：
- 能看懂 BAT 级别推荐系统的整体结构，理解各模块之间的数据流和职责边界；
- 能独立完成用户特征和 Item 特征的常用处理方法，知道哪些特征在什么场景下更有效；
- 能针对一个具体的 feed 流场景，设计出合理的召回策略组合，而不是只堆一路召回；
- 面对线上效果问题，能有层次地去定位是特征、召回还是排序环节出的偏差。
这些能力偏向「能上手做」，而不是「能背出算法名字」。
资料适合什么基础
从内容设置看，它定位在高级小班，预习阶段要求掌握常用推荐算法和系统的基础认知。这意味着完全没接触过推荐、连协同过滤和向量召回都没概念的人，直接跟会比较吃力，需要先补基础。相对地，已经做过一两年推荐相关工作、想系统梳理召回和特征体系的人，吸收效率会高很多。
资料里包含限免试听部分，讲推荐业务、feed 流产品和特征方法。建议先用试听判断两件事：讲师的表达节奏你能不能跟上，以及内容深度是不是你想要的那一档。这一步比看目录更能帮你决定要不要投入。
怎么用这份资料更划算
不要把它当成一次性看完的视频合集。更实际的做法是：预习阶段先把常用算法过一遍，确认自己没有明显盲区；正式内容里涉及召回和特征的部分，边看边对照自己手头的业务想一遍「如果是我会怎么做」；小班授课的互动环节别浪费，把工作中真实卡住的问题带进去问，比泛泛地听收获大得多。
如果你现在的工作正好需要处理 feed 流的推荐效果，或者准备面试推荐方向的岗位，这门课的针对性比较强。如果只是想泛泛了解推荐是什么，它的深度可能超出你的需要，先看试听再决定更稳妥。
课程目录
限免试听：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析 在线视频：从算法视角讲推荐：排序模型， y = model(user,item,context) 在线视频：从算法视角讲推荐召回分支，key-value 在线视频：从产品视角优化推荐，头条、快手、淘宝 在线视频：移动电商推荐系统的特征工程与代码解析 限免试听：用户特征和Item特征的常用方法 在线视频：item特征 在线视频：用户特征 在线视频：数据的存储和使用 在线视频：Embedding 在线视频：特征工程 预习阶段 掌握BAT推荐系统和常用算法 限免试听：移动电商推荐系统的特征工程与代码解析 在线视频：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析 在线视频：召回算法和业界最佳实践 在线视频：搜索和推荐的matching技术 在线实训：改进版协同过滤算法实战 第一阶段 业界前沿召回算法与特征工程 在线视频：推荐业务、feed流产品及推荐算法策略架构解析 在线视频：召回算法和业界最佳实践 在线视频：搜索和推荐的matching技术 在线实训：改进版协同过滤算法实战 在线视频：用户建模（召回、排序都会用到） 在线实训：倒排索引项目实战 在线直播：召回算法进阶实战 在线直播：用户特征和Item特征的常用方法 第二阶段 业界常用排序算法 在线视频：排序算法&深度学习模型 在线视频：Learn to Rank 在线实训：谷歌wide&deep模型实战 在线视频：商品推荐方案讨论、E&&E算法以及deep learning如何作用于推荐系统中的排序 在线直播：CTR预估进阶实战（上） 在线直播：CTR预估进阶实战（下） 第三阶段 在线学习与实时化计算 在线视频：分布式机器学习系统及其在排序模型中的应用 在线视频： 实时化技术升级 在线实训 ：Online Learning 最新算法实现 在线视频：在线学习和相关技术 在线直播：基于Flink和Scala的实时计算 在线直播：单机和分布式深度学习TensorFlow实践 第四阶段 推荐系统最新技术 在线视频：学术界最新算法在BAT的应用 在线视频：掌握真实业务场景下的推荐算法 在线直播：多目标排序 在线直播：推荐系统最新技术、场景、方向解析 第五阶段 整体架构介绍与环境数据准备 在线直播：项目1 京东蜂巢智能推荐的介绍与准备 在线直播：项目2 京东高潜用户购买预测的介绍与准备 在线直播：项目3 电商平台商品推荐系统的介绍与准备 第六阶段 特征工程与初步建模 在线直播：项目1 京东蜂巢智能推荐的特征工程与初步建模 在线直播：项目2 京东高潜用户购买预测特征工程与初步建模 在线视频：项目3 电商平台商品推荐系统的特征工程与初步建模 第七阶段 模型的迭代与优化 在线直播：项目1 京东蜂巢智能推荐的迭代与优化 在线直播：项目2 京东高潜用户购买预测的迭代与优化 在线视频：项目3 电商平台商品推荐系统的迭代与优化 第八阶段 模型的评估与上线 在线直播：项目1 京东蜂巢智能推荐的评估与总结 在线直播：项目2 京东高潜用户购买预测的评估与总结 在线直播：项目3 电商平台商品推荐系统的评估与总结 第九阶段 次项目的整体流程和核心技能点 在线直播：项目4 游戏推荐系统的整体流程和核心技能点 在线直播：项目5 猜你喜欢场景下的推荐系统整体流程和核心技能点 在线直播：项目6 Netflix推荐竞赛整体流程和核心技能点 第十阶段 项目总结和就业辅导 在线直播： 六大项目的总结与就业辅导
