搜索和推薦是人工智能技術應用最早的、也是最成熟的兩個領域。互聯網快速發展，信息爆炸式增長，推薦系統則是解決信息過載最有效的方式之一。推薦系統也是拉動用戶增長的利器，目前各大互聯網公司都以此作爲流量變現的重要工具之一。
圖片來源於網絡
推薦系統的主要任務就是聯繫用戶和信息。對用戶而言，推薦系統能幫助用戶找到喜歡的物品/服務，幫忙進行決策，發現用戶可能喜歡的新事物；對商家而言，推薦系統可以給用戶提供個性化的服務，提高用戶信任度和粘性，增加營收。
推薦系統的關鍵在於一個合適的算法模型，但往往我們學了很多推薦算法模型，而不知背後的原理屬性，致使我們在面試、工作的時候無法正確運用推薦系統。
那麼，作爲企業中的一位員工，如何正確運用推薦系統進行商業化應用是你應該考慮的。給大家推薦一門《超級AI公開課》，9月23、24日，每晚兩位專家爲你解讀人工智能行業2大熱門方向——自然語言處理（NLP）、推薦系統（BI），解讀核心知識技能點，挖掘背後的原理與方法。現在僅需0元，即可享受公開課席位預訂。
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本次BI專場——
分享主題：詳解推薦系統算法與應用
本次分享專家是算法工程師曉陽老師，他是管理科學與工程碩士，kaggle Competitions Master,kaggle:Elo Merchant Category Recommendation 金牌;kddcup top10。
曾在2018CCF大數據與計算智能大賽亞軍；2018科大訊飛AI營銷算法大賽亞軍；2019科大訊飛AI營銷算法大賽季軍。
本次課程分享內容——
1、什麼是推薦系統
2、推薦系統的分類
3、推薦系統的演化
4、推薦系統與傳統機器學習
5、推薦系統與深度學習
6、推薦系統與多模態
7、推薦系統的進一步優化
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本文分享自微信公衆號 - Python爬蟲與數據挖掘（crawler_python）。
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