强的离谱，推荐系统，永远滴神

刚入门推荐系统算法的小伙伴常常苦恼该从哪儿开始学。

我建议你优先读paper，去熟悉推荐算法的技术发展脉络，理解常用的推荐算法模型，建立起自己的一套推荐技术理论框架。而后，才谈得上做项目、创新发论文。

在众多推荐系统paper之中，我又建议你优先读wide&deep这篇经典paper。

wide&deep是Google团队在DLRS 2016提出的一种应用于推荐系统的深度学习模型，包含wide part和deep part两部分。

wide&deep的模型结构相对简单，但是对深度学习的发展起到了非常重要的作用，也因此，它是学习推荐算法不可不读的一篇paper。

图片出自王喆《深度学习与推荐系统》

初学者独自去读一篇paper还是有点难度的，为此我请好朋友Pirtuo，来带读《Wide&Deep》这篇论文，并简单地过一遍推荐算法，非常适合刚入门的同学听讲。

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附赠wide&deep代码及直播讲义

以下为完整分享大纲

推荐算法入门 

Wide&Deep论文带读

01

时间与内容安排

第1天：9月7日-推荐系统算法概述（直播）

01 推荐系统各部分介绍

02 召回算法概述

03 排序算法概述

04 wide&deep概览

第2天：9月8日-Wide&Deep论文精读（直播）

01 introduction

02 Recommender system overview

03 Wide&Deep Learning

04 System Implementation

05 Experiment Results

02

代码与讲义

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