简介：当今互联网行业，无论在信息流，电商，o2o等产品中，个性化推荐算法都在其中扮演着极其重要的角色。本课程结合我多年工业界实战经验，给大家讲述工业界推荐算法的大体架构，以及个性化召回算法的几种工业界落地架构。并选取一种相对快速接受的算法协同过滤来从理论公式与代码落地的角度，完成实战个性化推荐算法。
学完本教程大家可以继续学习实战教程《BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战》该课程不仅能让你有归纳抽象总揽全局，设计项目算法架构的视野，同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的最微小细节。最终让你掌握一套完整的，能落地的个性化推荐算法体系！链接https://coding.imooc.com/class/297.html
第2章 个性化召回算法协同过滤理论部分
本章节主要讲解itemcf与usercf的基础理论部分与理论公式升级部分，并详细介绍itemcf与usercf的优缺点分析。
第3章 个性化召回算法协同过滤理论部分
本章节结合具体的示例数据介绍itemcf与usercf基础部分的代码实战与升级部分的代码实战
第4章 工业界推荐系统对个性化推荐算法离线在线评估标准
从离线在线两个方面，带大家详细了解如何评估个性化推荐算法对个性化推荐系统的影响。