推荐系统公开课——8小时完整版，讲解工业界真实的推荐系统

本播客由小红书的推荐与搜索算法工程师王树森主讲，深入探讨推荐系统的基本概念及其在小红书的实际应用。内容涉及推荐系统的评估指标（包括短期指标和核心指标）、推荐流程（如召回、粗排、精排和重排）、AB 测试（涵盖分层实验和 Holdout 机制）以及多种召回算法（如 ItemCF、Swing、UserCF、双塔模型和深度检索）。还讨论了特征处理方法（如 one-hot 编码和 embedding）和提升推荐系统效果的策略（如改进模型、增强多样性、特殊用户策略、利用用户交互行为）。通过小红书的具体案例，王树森详细讲解了每个环节的操作和技术细节，比如如何计算 ItemCF 中的物品相似度，设计双塔模型的训练和线上服务，以及运用 MMR 和 DPP 算法提升推荐多样性。最终，旨在帮助听众更好地理解推荐系统相关知识，从而提高工作效率。