推荐系统 · Notebook 课程导航
以代码为主线。 点击章节，先预测，再逐格执行、改一个变量、检查结果。
| Notebook | 数据与范围 |
|---|---|
| 01 · 真实数据与 ItemCF | 真实数据 |
| 02 · 双塔、张量与梯度 | 真实数据与共享训练器 |
| 基础、指标与 A/B | 真实数据 + 模拟分桶 |
| 召回、样本与检索 | 真实快照 + 机制练习 |
| 多目标、MMoE 与粗排 | 受控模拟，不是曝光 CTR |
| FM、DCN、LHUC 与 FiBiNET | 张量与梯度机制 |
| LastN、DIN 与 SIM | 真实历史 + 注意力教学变体 |
| 多样性、规则与 DPP | 真实向量 + 数值验收 |
| 冷启动与流量调控 | 真实属性 + 模拟流量 |
| 系统改进与工程实验 | 真实快照 + 受控漂移/社交模拟 |
如何学习
- 优先01、02，恢复数据、张量、autograd和训练直觉。
- 03~10配套全部45份讲义；章节覆盖不等于45篇论文完整复现。
- 真实数据、构造张量、模拟流量在每节明确区分。
- Shift+Enter运行。02最后会保存新模型；其他专题默认只做内存实验。
- 代码在reclab/和reclab/learning/，PPT用于回查。
PYTHON · 01
from pathlib import Path
import sys
print('Python:',sys.executable)
print('Current directory:',Path.cwd())Notebook 保存的输出 · 本页未执行
Python: /Users/lynnlee/Documents/Codex/2026-10-30/task/soutui-lab/.venv/bin/python Current directory: /Users/lynnlee/Documents/Codex/2026-10-30/task/soutui-lab/notebooks
你的实验记录
每次写三行：我预测什么 → 我只改了什么 → 结果支持什么、仍不能说明什么。
每本首次从头顺序运行；之后可以只改一个参数，重跑对应格及下游格。
新增：真实竞赛复现
WSDM Cup 2022 XMRec，完整官方数据与 OPDAI 冠军核心方法。和原 Retailrocket 实验分开保存。
从 11 题目与数据 开始，再依次进入 12 特征、13 采样与图模型、14 重训与消融、15 评估。
这是核心算法和本机配方复现，未复现完整冠军集成或隐藏测试成绩。