推荐系统教程：推荐系统概述、协同过滤、矩阵分解和FM模型的原理与实现

《十月组队学习_推荐系统1》是Datawhale第十八期自组织学习系列教程，由编著作者何世福、罗如意、梁家晖、徐何军、陈锴、吴忠强撰写。本教程通过介绍推荐系统的相关知识，帮助读者了解推荐系统的概念、评测指标、召回策略、协同过滤、矩阵分解、FM模型等内容。 课程内容设计方面，教程分为五个主要部分，分别是推荐系统概述、协同过滤、矩阵分解、FM模型。每个部分都包括了相关的理论知识、算法介绍、编程实现等内容，以及课后思考和参考资料，可以帮助读者更深入地理解和应用所学知识。 在推荐系统概述部分，教程首先介绍了推荐系统的概念，包括推荐系统的作用和应用领域。然后介绍了常用的评测指标，用于评估推荐系统的性能。接着，详细介绍了召回层在推荐系统架构中的位置和作用，以及多路召回策略和Embedding召回方法。最后，在课后思考中，读者可以思考如何改进和优化召回算法，并查阅参考资料进行更深入的学习。 在协同过滤部分，教程首先介绍了协同过滤算法的基本原理和相关概念。然后详细介绍了相似性度量方法，包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。在编程实现部分，通过编写UserCF算法的代码，帮助读者更好地理解算法运行过程。此外，还介绍了协同过滤算法的优缺点、算法评估、权重改进和问题分析，并提供了相关的课后思考和参考资料。 在矩阵分解部分，教程首先介绍了隐语义模型与矩阵分解的关系，并详细介绍了隐语义模型和矩阵分解算法的原理。接着介绍了矩阵分解算法的求解方法，包括Basic SVD算法。在编程实现部分，通过编写矩阵分解算法的代码，帮助读者更好地理解算法的实现过程。最后，提供了课后思考和参考资料，帮助读者巩固和扩展所学知识。 在FM模型部分，教程首先介绍了FM模型的引入和逻辑回归模型的基本概念。然后详细介绍了FM模型的原理和应用。在编程实现部分，通过编写FM模型的代码，帮助读者更好地理解模型的实现过程。最后，提供了课后思考和参考资料，帮助读者进一步学习和应用FM模型。 综上所述，《十月组队学习_推荐系统1》是一本通过介绍推荐系统的概念、算法和实现方法的教程，内容全面、系统性强，适合对推荐系统感兴趣的读者学习和参考。通过学习本教程，读者可以掌握推荐系统的基本原理和相关算法，并能够应用到实际工作中。