互联网大厂面试官：推荐系统最经典的排序模型有哪些？你了解多少？ _推荐系统

互联网大厂面试官：推荐系统最经典的排序模型有哪些？你了解多少？
提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。
我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，
看书学不到推荐系统的关键技术。
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王树森娓娓道来**《小红书的推荐系统》**
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基础知识：
【1】一文看懂推荐系统：概要01：推荐系统的基本概念
【2】一文看懂推荐系统：概要02：推荐系统的链路，从召回粗排，到精排，到重排，最终推荐展示给用户
【3】一文看懂推荐系统：召回01：基于物品的协同过滤（），item-based的核心思想与推荐过程
【4】一文看懂推荐系统：召回02：Swing 模型，和很相似，区别在于计算相似度的方法不一样
【5】一文看懂推荐系统：召回03：基于用户的协同过滤（）,要计算用户之间的相似度
【6】一文看懂推荐系统：召回04：离散特征处理，one-hot编码和特征嵌入
【7】一文看懂推荐系统：召回05：矩阵补充、最近邻查找，工业界基本不用了，但是有助于理解双塔模型
【8】一文看懂推荐系统：召回06：双塔模型——模型结构、训练方法，召回模型是后期融合特征，排序模型是前期融合特征
【9】一文看懂推荐系统：召回07：双塔模型——正负样本的选择，召回的目的是区分感兴趣和不感兴趣的，精排是区分感兴趣和非常感兴趣的
【10】一文看懂推荐系统：召回08：双塔模型——线上服务需要离线存物品向量、模型更新分为全量更新和增量更新
【11】一文看懂推荐系统：召回09：地理位置召回、作者召回、缓存召回
【12】一文看懂推荐系统：排序01：多目标模型
【13】一文看懂推荐系统：排序02：Multi-gate -of- (MMoE)
【14】一文看懂推荐系统：排序03：预估分数融合
【15】一文看懂推荐系统：排序04：视频播放建模
【16】一文看懂推荐系统：排序05：排序模型的特征
【17】一文看懂推荐系统：排序06：粗排三塔模型，性能介于双塔模型和精排模型之间
【18】一文看懂推荐系统：特征交叉01：(FM) 因式分解机
【19】一文看懂推荐系统：物品冷启01：优化目标 & 评价指标
【20】一文看懂推荐系统：物品冷启02：简单的召回通道
【21】一文看懂推荐系统：物品冷启03：聚类召回
【22】一文看懂推荐系统：物品冷启04：Look-Alike 召回，Look-Alike人群扩散
【23】一文看懂推荐系统：物品冷启05：流量调控
【24】一文看懂推荐系统：物品冷启06：冷启的AB测试
【25】推荐系统最经典的排序模型有哪些？你了解多少？
【26】一文看懂推荐系统：排序07：GBDT+LR模型
【27】一文看懂推荐系统：排序08：（FM）因子分解机，一个特殊的案例就是MF，矩阵分解为uv的乘积
【互联网大厂面试官：推荐系统最经典的排序模型有哪些？你了解多少？】【28】一文看懂推荐系统：排序09：Field-aware（FFM），从FM改进来的，效果不咋地
【29】一文看懂推荐系统：排序10：wide&deep模型，wide就是LR负责记忆，deep负责高阶特征交叉而泛化
【30】一文看懂推荐系统：排序11：Deep & Cross （DCN）
【31】一文看懂推荐系统：排序12：模型，并不是对的改进，而是对DCN的改进哦
【32】一文看懂推荐系统：排序13：FNN模型（FM+MLP=FNN），与PNN同属上海交大张楠的作品

互联网大厂面试官：推荐系统最经典的 排序模型 有哪些？你了解多少？

互联网大厂面试官：推荐系统最经典的排序模型有哪些？你了解多少？