实战项目：新闻资讯推荐系统构建

新闻推荐系统背景介绍：

项目介绍：

feed流新闻资讯是当前互联网推荐系统的主要应用场景之一，如「今日头条」「网易新闻」「腾讯新闻」等资讯推荐app有着大量的用户量和极高的每日活跃用户数

本案例以新闻资讯推荐为主要场景，讲解构建该场景下的推荐系统全过程，包括协同过滤等传统方法baseline构建，用户画像，资讯新闻画像，多路召回系统构建，基于机器学习与深度学习的排序系统构建，特征与数据优化及效果提升，多模型集成

核心知识：

新闻资讯推荐、用户兴趣画像、数据采样策略、协同过滤、相似度计算、多路召回、用户embedding、新闻embedding、用户行为序列word2vec建模、youtubeDNN建模、快速检索召回、faiss、召回合并、基于热度召回、冷启动优化、用户商品交叉特征、xgb/lgb排序建模、深度学习排序建模