個性化推薦可以說是2016-2017年最火的概念之一了。可能是從今日頭條開始，互聯網圈被帶起了一股“個性化”風潮，不管是什麼產品，似乎加一套個性化推薦系統都能立竿見影地提升運營效率和用戶轉化率，尤其在內容分發、電商、社交等領域實踐相當出彩（微博、各新聞門戶、京東、探探等都取得了不錯的成績），個性化推薦已經成爲一個產品的基礎建設，甚至現在的個性化推薦都已經升級爲“人工智能”了。
本認證系統的講解了推薦系統的概念、應用、算法原理，並詳細介紹了阿里的推薦引擎產品RecEng，最後通過一個微項目讓學員親自動手搭建一個推薦系統。 整個過程分爲數據上傳、數據預處理、推薦系統設置、測試上線四個部分，學員可參考本實驗，結合企業自身業務和需求，將所學應用到實踐中去。
“個性化推薦”到底何方神聖？本系列主要研討人工智能背景下的個性化推薦系統，這是本系列第一篇：“如何從0到1搭建一套個性化推薦系統？”，之後將持續分享和探討個性化推薦系統的優化思路和實踐。
內容列表 :
01推薦系統概念和應用場景 介紹推薦引擎的產生背景、概念、特點及應用場景。
02推薦引擎的算法原理 介紹常用的推薦引擎算法，以及每種算法的原理、優缺點。
03推薦引擎產品RecEng 介紹 介紹推薦引擎產品RecEng的特點、能力、數據模型。
04推薦引擎RecEng基本操作演示 演示推薦引擎RecEng的基本操作。
05實踐：搭建電商推薦系統 介紹如何使用推薦引擎產品RecEng搭建一個推薦系統，支撐企業的推薦業務需求。
06實驗手冊：搭建電商推薦系統 詳細實驗操作手冊，帶你一步步完成電商推薦系統的搭建。