张小明
前端开发工程师
个性化推荐系统是AI技术在互联网产品中最成功的应用之一。从电商的商品推荐到内容平台的信息流推荐，从音乐平台的歌曲推荐到社交网络的好友推荐，推荐系统已经成为提升用户体验、增加用户粘性、提高商业转化的核心技术手段。
在本节中，我们将通过一个完整的实战案例，深入探讨如何基于传统AI技术设计和实现一个个性化推荐产品。我们将从需求分析开始，逐步完成产品设计、技术选型、模型开发、效果评估等全过程，帮助您掌握推荐系统产品的完整开发流程。
假设我们是一家新兴的在线教育平台，主要提供各类职业技能课程。平台上有数千门课程，涵盖编程、设计、营销、管理等多个领域。随着平台用户数量的快速增长，我们面临以下挑战：
基于以上业务挑战，我们定义了以下核心需求：
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读研时最尴尬的时刻，莫过于找到一篇“命中注定”的文献，结果点开链接，迎面一个冷冰冰的“付费墙”（Paywall）。高昂的单篇下载费用让学生党望而却步。其实，学术界的“开放获取”（Open Access&…
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