21天快速构建阿里云推荐系统实战指南

"21天搭建推荐系统 - 阿里云RecEng技术专家卢梭的教程，涵盖了推荐系统的搭建过程，从基础功能到高级功能，包括环境准备、数据准备、基本配置、离线计算、推荐API集成、效果报表、优化、实时修正、监控和告警等环节。" 在21天的推荐系统搭建课程中，首先，你会了解到阿里云推荐引擎（RecEng）的基础知识。推荐系统通常由展现子系统、日志子系统和算法子系统组成，而RecEng专注于算法子系统，需要与其它子系统协同工作。在搭建过程中，你需要准备相应的环境，包括大数据开发DataIDE、推荐引擎RecEng、推荐服务器、展现、终端载体、日志管理和监控。 第一阶段的重点是构建推荐系统的基本功能。第一天是环境准备，涉及到大数据开发工具DataIDE、RecEng的配置，以及推荐服务器、展现、日志等组件的设置。接下来的两天是数据准备，数据需要按照规范格式化，并通过Tunnel命令或DataX定制工具上传至大数据计算服务如ODPS。 在第四到第五天，你将进行基本配置和离线计算，这包括理解不同业务场景（如首页、详情页、搜索、O2O等），设定算法流程，并进行离线数据处理。这一阶段需要确保数据预处理和离线计算API的正确使用。 第六到第八天，你将集成推荐API，涉及推荐服务器、推荐管理、实时日志、统计分析和数据管理。通过离线数据上传和预处理，结合推荐API，实现推荐功能。 第二阶段则关注推荐系统的高级特性。在第九到第十一天，你将学习如何制作效果报表，追踪TraceID的生命周期，通过推荐API、点击事件来分析推荐效果，并运用特定的效果算法计算指标。 后续的天数会涉及推荐系统的优化、实时修正，确保推荐效果的持续提升，并且在第二十一天时，会学习如何设置监控和告警，以保证推荐系统的稳定性和性能。 这个21天的课程提供了一个完整的推荐系统搭建路线图，涵盖了从零开始到具备高级功能的全过程，对于想要快速理解和实践推荐系统的人来说非常实用。