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datawhalechina
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Description

主要存储Datawhale组队学习中“推荐系统”方向的资料。

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动手学习推荐系统 (Dive-into-RS)

本项目《动手学习推荐系统》是Datawhale推荐系统小组近期推动的一个重点项目,受李沐老师的《动手学深度学习》及Datawhale CV小组发起的《动手学CV-Pytorch版》,我们旨在构建一个动手学推荐系统的项目,项目中的每个小节的内容都会详细的代码实现,帮助学习入门推荐系统的人可以更加直观的理解算法和模型。

内容设计上主要分为三个阶段,分别是推荐系统基础、推荐系统进阶和推荐系统应用。

  • 推荐系统基础,这部分内容旨在让初学者了解推荐系统是什么,有哪些经典的推荐算法以及经典算法的实现,这一部分也是推荐系统非常核心的部分。对于基础部分,已经完成了基础推荐算法,接下来是完成深度学习推荐相关的算法模型。
  • 推荐系统进阶,这部分内容是在了解了推荐系统基础之后,在架构层面去了解推荐系统如何实现的,这里的内容会参考王喆老师的《深度学习推荐系统》这本书及SparrowRecSys开源项目,搭建一个完整的推荐系统框架。目前打算是基于最新的MIND数据集搭建一个新闻推荐的项目,在进阶部分除了推荐系统框架以外还有一个关于竞赛的实践内容,这部分内容是一个比较完整的推荐系竞赛入门的教程,将推荐系统中的召回和排序连在一起可以作为进阶部门的基础。
  • 推荐系统应用,这一部分是基于基础和进阶之上,在推荐系统细分领域上做的内容,例如信息流推荐、视频推荐、音乐推荐等。这一部分需要一些对这些细分领域比较熟悉的人来协助共同完成,如果对这部分内容的贡献感兴趣的可以联系我们,一起来完善这个项目。

内容目录

致谢(贡献者)

内容设计

| 成员 | 个人简介及贡献 | 备注 | | ------ | ------------------------------------------------------------ | -------------- | | 罗如意 | 西安电子科技大学研究生,Datawhale成员,项目负责人;1.1.2-1.1.5代码编写,参与1.1.1、1.1.3、1.1.5内容编写,参与2.2.1-2.2.7内容编写 | 第18、19期助教 | | 吴忠强 | 东北大学研究生,Datawhale成员,核心贡献者;1.1.2、1.1.4内容编写,参与2.2.2、2.2.5、2.2.6、2.2.7内容编写 | 第18、19期助教 | | 李万业 | 同济大学研究生,Datawhale成员;参与2.2.4内容编写 | 第19期助教 | | 陈琰钰 | 清华大学研究生,Datawhale成员;参与2.2.3内容编写 | 第19期助教 | | 陈锴 | 中山大学本科生,Datawhale成员;参与1.1.3、1.1.5内容编写 | 第18期助教 | | 梁家晖 | Datawhale成员,公众号:可能好玩;参与1.1.1内容编写 | 第18期助教 | | 王贺 | 算法工程师,Datawhale成员,公众号:Coggle数据科学;推荐系统实践之新闻推荐赛题设计 | |

内容审核

| 成员 | 个人简介及贡献 | 备注 | | ------ | --------------------------------------------------- | ---------- | | 何世福 | 推荐算法工程师,Datawhale成员,项目负责人;内容审核 | 第18期助教 | | 徐何军 | 推荐算法工程师,Datawhale成员;内容审核 | 第18期助教 |

组队运营

| 成员 | 个人简介及贡献 | 备注 | | ------ | -------------------------------------------- | ---- | | 刘雯静 | 第18期组队学习推荐系统基础助教 | | | 张汉隆 | 华北电力大学,第19期组队学习推荐系统实践助教 | | | 吴丹飞 | 华北电力大学,第19期组队学习推荐系统实践助教 | |

电子书排版、证书制作

| 成员 | 个人简介及贡献 | 备注 | | ------ | ------------------------------------------------------- | ---- | | 吕豪杰 | Datawhale成员,第18、19期内容电子书排版,证书制作与发放 | |

如何加入我们

由于本项目还处于比较初期的阶段,目前主要是Datawhale推荐小组中的成员在推进这个项目,为了提高项目的质量,也非常希望对该项目感兴趣的小伙伴加入我们一起完善这个项目,如果对这个项目感兴趣的可以通过Datawhale公众号联系到我们。

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关于Datawhale

Datawhale是一个专注于数据科学与AI领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale 以“for the learner,和学习者一起成长”为愿景,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案,赋能人才培养,助力人才成长,建立起人与人,人与知识,人与企业和人与未来的联结。 本次数据挖掘路径学习,专题知识将在天池分享,详情可关注Datawhale(二维码在上面)

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