我为什么看好推荐系统

最近有种把某宝卸载的冲动，因为它“猜你喜欢”的推荐实在是像肚子里的蛔虫，总让人忍不住剁手，钱包就这么日渐消瘦……但从技术的角度想想，不得不说阿里的推荐系统的确做得不错。

其实除了电商购物平台，像阅读、听音乐、刷剧、搜索等，现在也基本都有个性化推荐环节了，这些都是通过推荐系统来实现的，对信息进行过滤，进而预测用户对物品的评分和偏好。这些平台从从个性化推荐中尝到了商业的甜头，随之，推荐系统工程师也成为炙手可热的岗位。

但我发现，在推荐系统的技术应用上，大厂们一骑绝尘，中小厂却很少用推荐系统，并且很多工程师一看到推荐系统的各种算法，再加上机器学习这一类高大上的名词，就怵得慌。

这里，分享给你一个「最全知识框架图」，几乎涵盖了推荐系统所有的核心知识点，帮你建立对推荐系统的全面认知，解决推荐系统起步的 80% 问题。

这张图出自邢无刀（陈开江），他是贝壳找房资深算法架构师，曾任新浪微博资深算法工程师，考拉 FM 算法主管。邢无刀有 10 年的推荐系统方向从业经历，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。

之前，订阅了他的专栏《推荐系统三十六式》，追着更新看了一遍，今年抽空又二刷了，既有广度又有深度，可以看出非常用心，不敢说学完就能 100% 掌握推荐系统，但绝对可以解决你工作里 80% 的问题。

在专栏中，他为学习者架构起整体的知识脉络，他还精讲了 20 个推荐系统算法，解析了 10 大算法落地事件案例，帮你彻底掌握推荐系统。。

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作为过来人，我可以真诚地告诉你，推荐系统并没有你想的那么复杂，重要的是掌握正确的学习方法。邢无刀这个专栏循序渐进，从概念讲起，然后到基本原理，再到实战案例，不管你是初学者，还是想要系统学习的开发者，都很合适。

最让我觉得惊喜的，是课程最后，他还整理了推荐系统的参考阅读资料，并把内容根据从易到难排序，省去了大家寻找资料、分辨内容好坏的时间，相当于直接把“饭”喂到你的嘴边，你只要抓紧时间“吃”就对了。

很多读者看到一半就纷纷表示“值回票价”，篇篇干货，深入浅出，我相信只要你跟着他的思路来，就是基础再差，也能学会。

说了这么多，你可以看看课程目录：

现在专栏已经完结了，口碑非常不错，发文前看了下，近 15,000 个订阅了，截了些留言供你参考：

邢无刀说过“每一件美好的事情，都是恰逢其时的结果，而推荐系统就是那个促成美好事情的丘比特。”所以，当你选择了有价值的方向，一定要沿着它勇往直前。

几年后的你，一定会感谢自己今天的付出。

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