个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授

算法数学

课程简介

《个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授》个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市

已有 0 人浏览发布 2026-09-16 更新 2026-09-16

这门课在收藏夹里的定位很微妙：标题写着「可用于毕设」，前缀又挂着 BAT 大牛亲授。先给结论——它真正值钱的部分不是那套算法推导，而是把推荐系统从「协同过滤公式」讲到「向量检索能跑起来」的那条工程链路。如果你正在为毕设找一个既能写进论文、又能跑出 demo 的题目，这条链路的完整度比算法本身更值得关注。

课纲的含金量在哪里

市面上讲推荐算法的资料分两类：一类从矩阵分解的数学推导一路推到底，看完会做题但不知道怎么上线；另一类直接上框架调 API，跑通了也不知道为什么召回率是那个数。这门课的取舍偏向中间——它保留了特征工程、召回排序分层这些推荐系统的骨架概念，同时又往 embedding 向量检索这个方向上落。这个方向选择是有判断的：向量召回已经成了现代推荐和搜索的公共底座，学它等于同时够到了推荐和 RAG 两个赛道。

需要提醒的是，标题里的「BAT 大牛」这类标签不用太当真，重点看课程是否把召回、粗排、精排的分层逻辑讲清楚。如果章节里对负采样、双塔结构、向量索引的取舍有实际讨论，那含金量就立住了；如果只是把 embedding 当黑盒调用，那它就只是一门 API 课。

哪些章节值得精看，哪些可以快进

基础概念章节：可快进。协同过滤、相似度度量这些内容任何教材都有，扫一遍确认术语对齐即可，不必逐节做笔记。
特征与样本构造部分：精看。推荐系统真正的坑大多在样本和特征上，正负样本怎么划、曝光未点击怎么处理，这些细节决定你的毕设实验数据能不能自圆其说。
Embedding 与向量检索部分：核心精看。这是课程的主打卖点，也是能写进简历的差异化内容。重点看向量怎么训、索引怎么建、检索结果怎么和业务逻辑衔接。
综合实战章节：按项目拆解看。不要一口气刷完，边看边对照自己的数据集复现，遇到对不上的地方再回头查对应章节。

每 2 到 3 节做一次小结是有必要的，但小结不该是抄笔记，而是记录「这一节的方法在我的数据上会遇到什么问题」。毕设答辩被问住的往往就是这类问题。

资料包该怎么拆开用

配套的章节笔记别当成教材的替代品读。合理的用法是：先看视频理解思路，再拿笔记快速回顾关键步骤和参数，最后脱离两者自己写一遍。笔记的价值在面试前复盘时最高——那时候你需要的不是完整推导，而是能在几分钟内回忆起链路全貌。

如果资料包里同时有代码和数据，建议先把代码跑通再改数据。改数据是检验你是否真懂的最快方式：换一个稀疏度不同的数据集，召回效果必然变化，你能解释清楚为什么变，这门课就算吃透了。

关于毕设和简历的一点提醒

用这门课做毕设，稳妥的路线是「复现基础链路 + 换一个真实或半真实数据集 + 做一组对比实验」。向量召回和传统协同过滤的效果对比、不同索引策略的耗时对比，这类实验成本不高但结论清晰，写进论文比堆砌模型更扎实。

简历上不要只写「实现了推荐系统」，而要写清楚数据规模、召回方式、离线指标的量级。招聘方区分「调过 API」和「做过落地」的方式很直接——看你能否说清链路上的取舍。这门课能帮你把这条链路走一遍，但走完之后能不能讲明白，取决于你自己动手改过多少。

个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授

课程推荐

视频目录（54 节）

* 1-1 个性化推荐算法课程导学  (1222).mp4

* 1-2 个性化推荐算法综述  (1314).mp4

* 1-3 个性化召回算法综述  (0811).mp4

* 2-1 LFM算法综述  (1000).mp4

* 2-2 LFM算法的理论基础与公式推导  (1444).mp4

* 2-3 基础工具函数的代码书写  (1457).mp4

* 2-4 LFM算法训练数据抽取  (1537).mp4

* 2-5 LFM模型训练  (1924).mp4

* 2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析  (1423).mp4

* 3-1 personal rank算法的背景与物理意义  (1103).mp4

* 3-2 personal rank 算法的数学公式推导  (0943).mp4

* 3-3 代码构建用户物品二分图  (1052).mp4

* 3-4 代码实战personal rank算法的基础版本  (2120).mp4

* 3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上  (1656).mp4

* 3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1  (0210).mp4

* 3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2  (1158).mp4

* 4-1 item2vec算法的背景与物理意义  (1253).mp4

* 4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍  (1559).mp4

* 4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍  (0925).mp4

* 4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据  (0825).mp4

* 4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding  (1456).mp4

* 4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理  (1657).mp4

* 5-1 content based算法理论知识介绍  (1144).mp4

* 5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写  (1718).mp4

* 5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。  (1908).mp4

* 6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。  (1034).mp4

* 7-1 学习排序综述  (1201).mp4

* 8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍  (1408).mp4

* 8-2 逻辑回归模型的数学原理  (1347).mp4

* 8-3 样本选择与特征选择相关知识  (1336).mp4

* 8-4 代码实战LR之样本选择  (1209).mp4

* 8-5 代码实战LR之离散特征处理  (1958).mp4

* 8-6 代码实战LR之连续特征处理  (1531).mp4

* 8-7 LR模型的训练  (1333).mp4

* 8-8 LR模型在测试数据集上表现-上  (1738).mp4

* 8-9 LR模型在测试数据集上表现-下  (2103).mp4

* 8-10 LR模型训练之组合特征介绍  (1701).mp4

* 9-1 背景知识介绍之决策树  (1454).mp4

* 9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程  (1412).mp4

* 9-3 xgboost数学原理介绍  (1127).mp4

* 9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍  (0725).mp4

* 9-5 代码训练gbdt模型  (1627).mp4

* 9-6 gbdt模型最优参数选择  (1023).mp4

* 9-7 代码训练gbdt与LR混合模型  (1922).mp4

* 9-8 模型在测试数据集表现上  (2256).mp4

* 9-9 模型在测试数据集表现下  (0747).mp4

* 10-1 背景知识介绍之什么是深度学习  (1106).mp4

* 10-2 DNN网络结构与反向传播算法  (1723).mp4

* 10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍  (1112).mp4

* 10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建  (1600).mp4

* 10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建  (1109).mp4

* 10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现  (1717).mp4

* 11-1 学习排序部分总结与回顾  (1206).mp4

* 12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾  (0711).mp4