Real-Time Personalized Recommender

实时个性化推荐系统概述

实时个性化推荐系统是一种利用用户实时数据进行个性化内容推荐的技术。在这门课程中，学习者将掌握构建和部署H&M时尚商品实时个性化推荐系统的技能。该课程涵盖了推荐系统的四个阶段架构、双塔模型的实现与训练、可扩展的机器学习系统设计原则、MLOps最佳实践、实时模型部署和基于大语言模型（LLM）的推荐增强等内容。

使用场景

1. 电商行业：实时个性化推荐系统可以根据用户的浏览和购买行为及时推荐商品，提升用户体验和销售转化率。
2. 社交媒体：为用户推荐感兴趣的内容或朋友，有助于提高用户参与度和留存率。
3. 视频平台：基于用户观看历史推荐视频，增加用户观看时长和满意度。
4. 新闻网站：根据用户的阅读习惯即时推荐相关的文章，提高用户的阅读体验。
5. 广告推荐：识别用户兴趣并实时推送个性化广告，提升广告点击率。

通过这门课程，学习者将掌握现实世界推荐系统的工程实现，适合希望提升机器学习系统构建能力的AI工程师、数据科学家和软件工程师。