
到目前为止，我们讲完了人工智能核心技术的第二个模块——推荐系统。

整个模块共**21期**，**7大主题**，希望通过这些内容，能让你对推荐系统核心技术有一个全面系统的认识和理解，为自己进一步学习和提升打下基础。今天我准备了21张知识卡，和你一起来对这一模块的内容做一个复盘。

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## 现代推荐架构剖析

推荐架构需要解决的问题：

- 能够在一两百毫秒内给用户提供当前的推荐结果；
- 对用户和系统的交互结果做出响应；
- 考虑用户群体的覆盖率的问题。

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/e0/c1/e02b1934236066a97ae36aef92c3bdc1.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5434)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/80/a7/807324f8294f096b4a65ae70186286a7.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5519)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/3e/ce/3e34f33d9a47d4038806f0c8bd701fce.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5571)

## 简单推荐模型

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/37/2e/374e49076df0afa906a16e9f1a358b2e.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4090)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/98/86/98450431d48596f62cc1c60d3ee46c86.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4212)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/1b/e0/1b653031c07f82369df5d908d0f283e0.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4278)

## 基于隐变量的模型

我们通过模型的假设，知道隐变量之间的关系，但暂时并不知道隐变量的取值。因此需要通过“推断”过程来确定隐变量的实际取值。当我们知道了这些隐变量的取值之后，就可以根据这些取值来对未来的数据进行预测和分析。

隐变量往往还带有“统计分布”的假设。最简单的隐变量模型是高斯混合模型。

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/56/24/569b83b19411ec553caab72f0345ea24.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4421)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/d2/20/d2a7fe56f96a98d3d5273eb6bdb81a20.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4484)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/5f/a3/5fb61d3a9985ad47cf788b1e8e9527a3.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4569)

## 高阶推荐模型

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/d5/d4/d533bf563525a8fc26bdb961f77e29d4.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4680)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/90/86/90272a06f9d37b463bbe82ff8d857986.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4764)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/9f/0d/9fedf4ca01b38e5b3ca3e0f7c0e6e60d.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4784)

## 推荐的Exploit和Explore算法

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/22/e0/2250834bcf534dc767c780b8a891cae0.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4881)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/27/6c/27273671a15d93715327d8a20845e06c.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4903)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/c2/c7/c288afc7d0e523ca292b9ba99b565ec7.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/4915)

## 基于深度学习的推荐模型

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/ef/83/ef58f8151d6e56e3b21fcc0405d24683.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5624)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/33/45/3348cdce4fe739403ff5b35fbc9da345.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5646)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/cc/51/cc0b8806fa5afd1cb7d4c36b25586951.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5709)

## 推荐系统的评价

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/f2/76/f24271c6d95c4281e8ee67c79a46ec76.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5075)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/9e/08/9e1d29327ee87f7e45950aafcdcbc908.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5117)

[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/f6/58/f6cf7cb2162520ccd2fb3f092cb37158.png" alt="" />](https://time.geekbang.org/column/article/5221)

## 积跬步以至千里

最后，恭喜你在这个模块中已经阅读了**45397字**，听了**138分钟**的音频，获得一张新的**通关卡**，这是一个不小的成就。在人工智能领域的千里之行，我们又往前迈出了一步。

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感谢你在专栏里的每一个留言，给了我很多思考和启发。期待能够听到你更多的声音，我们一起交流讨论。


