要系统地复习推荐系统，可以从以下核心领域入手，并结合实践项目巩固知识：

一、基础理论篇

推荐系统定义与任务

- 通过预测用户与物品的潜在关联实现精准推荐，核心任务包括冷启动、召回、粗排、精排和重排。

- 了解信息过载问题及推荐系统的优势（如发现长尾商品）。

核心算法与模型

- 协同过滤：

基于用户行为数据，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

- 基于内容的推荐：通过物品属性相似度进行推荐，适用于属性明确且稳定的场景。

- 其他模型：如矩阵分解（SVD）、深度学习模型（如神经网络）等。

二、数学与编程基础

数学工具

- 线性代数（矩阵运算、特征值分解）

- 概率统计与离散数学（概率模型、图论）

- 高等数学（导数、优化算法）。

编程能力

- 掌握Python或C++等编程语言，熟悉数据处理与模型实现。

- 了解常用框架，如Python的Scikit-learn、TensorFlow，或Java的Spark MLlib。

三、系统架构与工程实践

数据基础

- 数据收集与存储（数据库、文件系统）

- 数据清洗与预处理。

系统流程

- 离线训练（模型构建）→ 实时推荐（召回、精排、重排）→ 服务部署（服务器、云平台）。

- 了解负样本处理、模型评估指标（如AUC、召回率）及系统监控与优化。

开源工具与资源

- 使用推荐系统框架（如TensorFlow Recommenders）加速开发。

- 参考权威资料，如陈开江《推荐系统》、学术论文集及开源代码库。

四、进阶拓展

深度学习在推荐系统中的应用：

如使用神经网络进行特征提取与用户兴趣建模。

实时推荐系统：处理高并发请求，优化算法时效性。

推荐系统伦理与隐私：数据安全、用户隐私保护等合规性问题。

学习路径建议：

先通过《推荐系统》等教材建立理论基础，再通过实践项目（如电影推荐、电商推荐）巩固知识。- 结合线上课程（如Coursera的推荐系统专项课程）和开源项目进行系统学习。- 关注行业动态，阅读最新研究论文（如顶级会议NIPS、ICML的相关成果）。