# datawhale-fun-rec **Repository Path**: daily_usage/datawhale-fun-rec ## Basic Information - **Project Name**: datawhale-fun-rec - **Description**: JustForFun小队，Datawhale推荐系统学习项目 - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 3 - **Created**: 2021-12-12 - **Last Updated**: 2024-10-13 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Datawhale Fun-Rec 组队学习项目 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，由推荐算法基础、推荐算法入门赛、新闻推荐项目及推荐算法面经组成，形成了一个完整的从基础到实战再到面试的闭环。主要分为三个阶段，分别是推荐系统基础、推荐系统进阶和推荐算法面经，每个阶段的具体内容如下： - **推荐系统基础**，这部分内容包括机器学习基础（建议系统学习机器学习基础，这里只是简单介绍）、经典推荐算法及深度推荐模型（深度推荐模型也会不定时更新一些比较新的模型）。这部分内容使用tensorflow实现了所有模型。 - **推荐系统实战**，这部分内容主要是推荐系统的实战内容，包含推荐系统竞赛实战和新闻推荐系统的实践。其中推荐系统竞赛实战是结合阿里天池上的新闻推荐入门赛做的相关内容。新闻推荐系统实践是实现一个具有前后端交互及整个推荐链路的项目，该项目是一个新闻推荐系统的demo没有实际的商业化价值，也就是使用现有的一些技术实现了推荐的整个流程，具体细节可以参考下面的目录。 - **推荐系统面经**，这里会将推荐算法工程师面试过程中常考的一些基础知识、热门技术等面经进行整理，方便同学在有了一定推荐算法基础之后去面试，因为对于初学者来说只有在公司实习学到的东西才是最有价值的。 ## 学习教程 🤗 **GitHub地址** ：https://github.com/datawhalechina/fun-rec ## 学习安排 - [ ] **Task01：熟悉新闻推荐系统基本流程（2天）** 截止日期：2021-12-15 03:00 - [ ] **Task02：数据库的基本使用（4天，MySQL、Mongodb、Redis）** 截止日期：2021-12-19 03:00 - [ ] **Task03：离线物料系统的构建（4天，爬虫、构建画像、物料入库）** 截止日期：2021-12-23 03:00 - [ ] **Task04：前后端基础及交互（5天，前端基础、Flask基础、后端请求逻辑）** 截止日期：2021-12-28 03:00 - [ ] **Task05：推荐流程的构建（3天）** 截止日期：2021-12-31 03:00 ## 内容导航 - **第一章 推荐系统基础** - **1.0 机器学习基础** - 1.0.1 机器学习基本流程 - [1.0.2 逻辑回归](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/131bcee1f2d677041a4ec1c3f767c20d2d818780/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0%20%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0.2%20%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92.md) - 1.0.3 神经网络 - [1.0.4 常用优化算法](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/131bcee1f2/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0%20%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0.4%20%E5%B8%B8%E7%94%A8%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%AE%97%E6%B3%95.md) - [1.0.5 深度学习模型搭建基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0%20%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.0.5%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%90%AD%E5%BB%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - **1.1 基础推荐算法** - [1.1.1 推荐系统概述](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95/1.1.1%20%E6%A6%82%E8%BF%B0.md) - [1.1.2 协同过滤](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95/1.1.2%20%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4.md) - [1.1.3 矩阵分解](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95/1.1.3%20%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%88%86%E8%A7%A3.md) - [1.1.4 FM](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95/1.1.4%20FM.md) - [1.1.5 GBDT+LR](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.1%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95/1.1.6%20GBDT%2BLR.md) - **1.2 深度推荐模型** - [1.2.1 NeuralCF](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.1%20NeuralCF.md) - [1.2.2 Deep Crossing](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.2%20DeepCrossing.md) - [1.2.3 PNN](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.3%20PNN.md) - [1.2.4 Wide&Deep](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.4%20Wide%26Deep.md) - [1.2.5 DeepFM](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.5%20DeepFM.md) - [1.2.6 Deep&Cross](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.7%20DCN.md) - [1.2.7 NFM](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%BB%84%E5%90%88%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.6%20NFM.md) - [1.2.8 AFM](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.8%20AFM.md) - [1.2.9 DIN](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.9%20DIN.md) - [1.2.10 DIEN](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.10%20DIEN.md) - [1.2.11 多任务学习](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%9F%BA%E7%A1%80/1.2%20%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.2.11%20%E5%A4%9A%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E5%AD%A6%E4%B9%A0.md) - ...... - **第二章 推荐系统实战** - **2.1 竞赛实践(天池入门赛-新闻推荐)** - [2.1.0 入门赛讲解视频](https://www.bilibili.com/video/BV1do4y1d7FP?from=search&seid=17030616569563190806&spm_id_from=333.337.0.0) - [2.1.1 赛题理解&Baseline](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%9B%E9%98%B6/2.1%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/jupyter/2.1%20%E8%B5%9B%E9%A2%98%E7%90%86%E8%A7%A3%2BBaseline.ipynb) - [2.1.2 数据分析](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%9B%E9%98%B6/2.1%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/jupyter/2.2%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90.ipynb) - [2.1.3 多路召回](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%9B%E9%98%B6/2.1%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/jupyter/2.3%20%E5%A4%9A%E8%B7%AF%E5%8F%AC%E5%9B%9E.ipynb) - [2.1.4 特征工程](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%9B%E9%98%B6/2.1%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/jupyter/2.4%20%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B.ipynb) - [2.1.5 排序模型&模型融合](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E8%BF%9B%E9%98%B6/2.1%E7%AB%9E%E8%B5%9B%E5%AE%9E%E8%B7%B5/jupyter/2.5%20%E6%8E%92%E5%BA%8F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%2B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%9E%8D%E5%90%88.ipynb) - **2.2 新闻推荐系统实践** - **2.2.1 离线物料系统的构建** - [2.2.1.1 Mysql基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.1.1%20Mysql%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - [2.2.1.2 MongoDB基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.1.2%20MongoDB%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - [2.2.1.3 Redis基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.1.3%20Redis%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - [2.2.1.4 Scrapy基础及新闻爬取实战](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.1.4%20scrapy%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%8F%8A%E6%96%B0%E9%97%BB%E7%88%AC%E5%8F%96%E5%AE%9E%E6%88%98.md) - [2.2.1.5 自动化构建用户及物料画像](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.1.5%20%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96%E6%9E%84%E5%BB%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%8F%8A%E7%89%A9%E6%96%99%E7%94%BB%E5%83%8F.md) - **2.2.2 前后端基础及交互** - [2.2.2.1 前端基础及Vue实战](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.2.1%20%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%8F%8AVue%E5%AE%9E%E6%88%98.md) - [2.2.2.2 flask简介及基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.2.2%20flask%E7%AE%80%E4%BB%8B%E5%8F%8A%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - [2.2.2.3 前后端交互](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.2.3%E5%89%8D%E5%90%8E%E7%AB%AF%E4%BA%A4%E4%BA%92.md) - **2.2.3 推荐流程的构建** - [2.2.3.1 推荐系统流程构建](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/2.2%E6%96%B0%E9%97%BB%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%AE%9E%E6%88%98/docs/2.2.3.1%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%B5%81%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%9E%84%E5%BB%BA.md) - **2.2.4 特征工程** - **2.2.5 召回** - 2.2.5.1 规则类召回 - 2.2.5.2 模型类召回 - 2.2.5.3 召回评估 - **2.2.6 排序** - 2.2.6.1 DeepFM排序模型 - 2.2.6.2 排序模型评估 - **2.2.7 规则与重排** - **2.2.8 任务监控与调度** - **第三章 推荐算法面经** - [3.1 ML与DL基础](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E7%BB%8F/3.1%20ML%E4%B8%8EDL%E5%9F%BA%E7%A1%80.md) - [3.2 推荐模型相关](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E7%BB%8F/3.2%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9B%B8%E5%85%B3.md) - [3.3 热门技术相关](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E7%BB%8F/3.3%20%E7%83%AD%E9%97%A8%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%9B%B8%E5%85%B3.md) - [3.4 业务场景相关](https://github.com/datawhalechina/fun-rec/blob/master/docs/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%AB%A0%20%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%AE%97%E6%B3%95%E9%9D%A2%E7%BB%8F/3.4%20%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E5%9C%BA%E6%99%AF%E7%9B%B8%E5%85%B3.md) **新闻推荐系统前端显示页面及后端系统架构（项目没有任何商用价值仅供入门者学习**）
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