导语：CDA会员是指拥有CDA会员体系相关义务和权益的数据科学相关领域的企业单位及个人。CDA会员包括持证人个人会员和企业会员，其中CDA持证者已遍布各行各业， 包括世界500强企业、科技独角兽、金融机构、国有企业、机关事业单位等等。CDA企业会员是指在数据领域具有显著研究成果或影响力的企业、协会和机构等， 包括CDMS、Oracle、IBM、Big Data University、 Pearson VUE、Meritdata、TalkingData、CDA INSTITUTE、Yonghong Tech、CASICloud Deutschland GmbH（德国云网）等。
截止目前，CDA俱乐部发展了各行各业的数万名会员，有不少会员已经发展成为行业领袖，专家和达人，CDA会员俱乐部的宗旨就是为CDA会员朋友提供一个相互交流学习的平台，共享会员朋友们的行业和人脉资源，汇聚数据的力量，助力大家的事业和工作发展。
本期分享嘉宾：彭奕伟
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曾任某中国银行事业部项目经理 产品经理 投资理财公司高级数据咨询顾问
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先后参与银行卡移动支付项目研发工作 银行人工智能客服服务系统精益六西格玛绿带项目 IBI投行项目
活动分享内容：
推荐系统应用介绍
召回算法原理与实现
行业应用案例分析
扫码加入直播间：
一、主持人做本期主持的开场白，重申CDA会员俱乐部宗旨；
二、时间允许的情况下会请到场的会员朋友们挨个做自我介绍，主持人会记录会员朋友们的信息，方便日后进行资源对接；
三、然后如果有邀请到分享嘉宾，会由分享嘉宾做分享，通常是20-30分钟内；现场如果有朋友愿意分享，也可以即时分享，但要保证言论合法，一般不谈论涉政的话题，不攻击他人；
四、自由交流环节，可对分享嘉宾提问；也可以对参会其他会员提问；
五、主持人宣布活动结束，加群加好友，并根据参会会员的信息和意愿组织下次专场讨论和交流
欢迎各位持证人踊跃报名会员分享活动，分享内容可以是工作中、业务中或者自己感兴趣的数据相关内容，分享后可以兑换相应的持证人积分，享有更多的会员权益，报名请在持证人群内联系路璐老师。
同时CDA 会员俱乐部定期更新会员共享的不同等级数据资源简介，会员需要通过共享至少一份自身拥有或了解的数据资源，交换获取其他会员分享的数据资源详情或使用方式。同时也可以将自己的数据需求发送邮件反馈，在CDA会员俱乐部中发布，实现会员间的互帮互助。
Python推荐系统是一种利用用户历史行为数据和物品属性信息，为用户提供个性化推荐的技术。它在电子商务、社交媒体、音乐和视频流媒体等领域得到广泛应用。本次直播将介绍推荐系统的基本原理、工作流程和应用场景。
推荐系统的召回算法是用于从大规模候选物品中快速筛选出一小部分候选物品，以供后续的排序和推荐。召回算法的目标是尽可能地捕捉用户的兴趣，同时保证算法的效率和实时性。同时，召回算法也是推荐系统中的关键环节，可以用于从大规模候选物品中快速筛选出一小部分候选物品，以供后续的排序和推荐。在本次直播中，我们将深入探讨召回算法的原理，包括基于内容、协同过滤、矩阵分解、深度学习和标签等不同类型的召回算法，并介绍它们的实现方法和优缺点。
以下是一些常用的召回算法：
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基于内容的召回：根据物品的属性和特征进行匹配，将与用户历史行为相似的物品作为召回候选。
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协同过滤召回：基于用户行为数据或者物品的相似度，找到与用户历史行为相似的用户或物品，将其行为或物品推荐给用户。
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基于矩阵分解的召回：通过分解用户-物品评分矩阵，得到用户和物品的低维度表示，从而找到用户和物品的关联关系。
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基于深度学习的召回：利用深度神经网络对用户和物品进行建模，学习用户和物品之间的隐含关系，从而进行召回。
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基于标签的召回：根据用户对物品打的标签信息，找到与用户兴趣相关的物品进行召回。
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基于规则的召回：根据预定义的规则，筛选出符合规则的物品进行召回。
以上只是一些常见的召回算法，实际应用中可能会结合多种算法进行召回。不同的召回算法适用于不同的场景和数据特点，需要根据具体情况选择合适的算法。在本次直播中，我们将分享一些具体的行业应用案例，如电商平台的商品推荐、社交媒体的好友推荐、音乐和视频流媒体的个性化推荐等。通过这些实际案例，我们将深入了解召回算法在实际场景中的应用和效果。通过本次直播分享，将带您了解推荐系统的基本原理和工作流程，深入了解召回算法的原理和实现方法，并通过真实的行业应用案例分析，掌握召回算法在实际场景中的应用技巧和效果评估方法。
欢迎关注、转发、参加8月16日晚20:00 彭奕伟
“职场中的 Python 推荐系统”的直播分享活动
