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营销这个事情，我很早以前就盯着它研究了很久，甚至有段时间，还在脑海中强行给自己安排了计划，要每天都给营销安排一些学习时间，当时拍脑袋的想法是4个小时，但是很不幸，自己是那种“晚上想来千条路，白天醒来走老路”的人，所以那些内心深处呐喊过千百次的壮志雄心不断被淹没在市井的烟火气里面，伴随着年龄的增长，呐喊的声音越来越微弱，以至现在大概只有在梦魇中才会满额冷汗、恐惧惊起，然后继续无可奈何的倒头睡去。

编译 | 核子可乐、Tina Mozilla 喷当前视频平台引领者所使用的推荐系统技术：使用的算法“陈旧弱智”，效果非常“糟糕”，堪称“恐怖秀”。 根据 Mozilla 本周三发布的调查研究结果表明，大部分饱受用户们吐槽的 YouTube 视频推荐内容都出自该网站陈旧的 AI 算法之手。 该调查研究从去年 9 月开始启动，总共涉及到 37380 名 YouTube 观众。根据 Mozilla 的报告，这是同类研究中规模最大的一次，而且显示出来的结果只是“冰山的一角”，其中每项发现都值得进一步跟踪并做出深刻剖

假如你的公司做了一个问答网站，每天网站上会有超过一万条问题产生，但是在问题产生的7天时间里，只有25%的问题被回答。现在你接到一项任务，需要在3个月时间内，将7天内被回答问题的比例提升到50%以上。

很早之前就有过想写推荐系统系列文章了，本人曾任职高级大数据工程师全程参与过推荐系统的搭建，故在搭建推荐系统算得上是有一定的经验。推荐系统搭建有相当多的细节和要考虑的业务情况，以及要结合当前业务信息和用户信息的多维度属性，可以说得上是个大工程。做推荐系统的最看重的就是模块设计和用户画像体系，这两块相当于推荐系统的心脏和肌肉，光靠一篇文章是比较难全面讲解整体推荐系统的搭建的，好在腾讯云推出了向量数据库，免去了最为繁琐复杂的向量数据库设计步骤，可以直接利用腾讯云数据库强大的功能快速构建推荐系统。本篇文章将详细介绍推荐系统的定义以及推荐系统的架构设计，和深入浅出讲解向量分析，最后通过实例案例结合腾讯云向量数据库完成轻量级推荐系统搭建。

TLDR: 本文全面综述了自监督学习（SSL）在推荐系统中的应用，深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系，详细探讨了对比学习、生成学习和对抗学习三种SSL范式，并在文中讨论了未来研究方向。

推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。