这两天，有种把某宝卸载的冲动，它的“猜你喜欢”推荐简直是我肚子里的蛔虫，每次看都忍不住剁手，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，除了电商平台，阅读、听音乐、刷剧、搜索等，大多也加入了个性化推荐环节，无一不是通过推荐系统来实现的：对信息进行过滤，进而预测用户对事物的评分和喜好。在这些平台从个性化推荐中尝到了商业的甜头后，推荐系统工程师也随之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，中小厂却很少使用，甚至有些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，就怵得发慌。

 

这里，分享给你一个推荐系统 最全知识框架图，几乎涵盖了推荐系统的全部核心知识点，可以帮你建立起对推荐系统的全面认知。

 

 

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，但解决工作中 80% 以上的问题不在话下。

 

在专栏中，他从 5 大模块出发，梳理了完整的推荐系统知识脉络，精讲了 20 个推荐系统算法原理和 10 大算法落地事件案例，帮你彻底掌握推荐系统。另外，推荐系统要成功，除了技术以外，还要考虑产品理念和商业价值，这部分是专栏里独家分享的内容，也是非常有前瞻性了，这里推荐给你。

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其实，作为过来人，我可以实实在在地告诉你，推荐系统并没有那么复杂，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。

 

而且，专栏中的案例可以直接拿来用，例如，构建构建一个科学的排行榜体系这篇，正好可以应用到的推荐项目中，还有问答、ugc 推荐或资讯推荐等等，已经推荐给团队里好几个小伙伴了。

 

在课程最后，他还整理了推荐系统的参考阅读资料，并按照从易到难的顺序将内容重新整理排序，省去了大家寻找资料的时间，相当于直接把“饭”喂到你的嘴边，你只要抓紧时间“吃”就对了。

具体每部分内容，来看目录。

现在专栏已经完整交付了，邢无刀超出预期的写了 46 讲，篇篇干货，跟着他的思路来，绝对没问题。而且，课程的口碑也一直不错，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“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，就要沿着它勇往直前。

 

几年后的你，一定会感谢自己今天的付出。

 

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