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金融推荐系统特征与召回排序

共计 30 章节
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01
课程导入
金融推荐系统的定义 · 业务价值 · 典型应用场景（如智能投顾
课程导入金融推荐系统的定…
02
金融推荐系统基础
用户 · 物品 · 上下文三元组
金融推荐系统基础用户
03
金融数据基础
用户画像数据（人口统计 · 资产 · 风险偏好）
金融数据基础用户画像数据
04
特征工程总览
特征分类（用户 · 物品 · 交叉
特征工程总览特征分类
05
用户特征构建
用户静态属性 · 动态行为序列 · 资产分布
用户特征构建用户静态属性
06
物品特征构建
金融产品属性（收益 · 风险 · 流动性）
物品特征构建金融产品属性
07
上下文特征
时间（工作日/周末 · 季节） · 市场环境（大盘指数
上下文特征时间
08
交叉特征与高阶特征
特征组合（用户风险偏好×产品风险等级… · 特征哈希 · FM/FFM自动交叉
交叉特征高阶特征
09
时序特征与序列特征
用户行为序列建模（滑动窗口统计 · 时间衰减权重） · 序列特征提取（LSTM/Transf…
时序特征序列特征
10
特征工程实战
基于真实金融数据集（如Lending… · 缺失值处理 · 异常值检测
特征工程实战Lending
11
特征选择与降维
过滤式 · 包裹式 · 嵌入式方法
特征选择降维
12
特征存储与在线服务
特征平台架构（离线批量 · 实时流） · 特征存储（Feature Store…
特征存储线服务
13
召回模块概述
召回在推荐系统中的作用 · 金融场景下召回的特殊要求（实时性 · 风险控制
召回模块概述召回
14
基于规则的召回
热门召回 · 新品召回 · 基于人工规则的召回（如风险等级匹配
基于规则的召回热门召回
15
基于协同过滤的召回
用户协同过滤 · 物品协同过滤 · 矩阵分解（SVD
基于协同过滤的召…用户协同过滤
16
基于内容的召回
利用用户和物品特征计算相似度（余弦 · Jaccard） · 金融产品内容特征（条款
基于内容的召回利用用户
17
基于向量检索的召回
双塔模型（DSSM · Sentence-BERT）训练用户… · FAISS/Annoy等向量检索工具
基于向量检索的召…DSSM
18
基于图神经网络的召回
用户-物品二部图 · 知识图谱（金融产品关系 · 用户社交关系）
基于图神经网络的…用户
19
多路召回融合
多路召回策略（协同 · 内容 · 向量
多路召回融合多路召回策略
20
召回评估与调优
召回率 · 命中率 · 覆盖率
召回评估调优
21
排序模块概述
排序在推荐系统中的作用 · 金融场景下排序的目标（收益最大化 · 风险控制
排序模块概述排序
22
传统排序模型
LR · GBDT · XGBoost
传统排序模型LR
23
Learning to Rank
Pointwise · Pairwise · Listwise方法
Learningto
24
深度学习排序模型
Wide & Deep · DeepFM · DCN
深度学习排序模型Wide
25
多目标排序
多任务学习（MMoE · PLE） · 金融场景多目标（点击率
多目标排序MMoE
26
排序模型的可解释性
LIME · SHAP · 特征归因
排序模型的可解释…LIME
27
排序模型在线服务
模型压缩 · 量化 · 蒸馏
排序模型线服务
28
冷启动问题
新用户 · 新产品 · 新场景的冷启动策略（基于规则
冷启动问题新用户
29
推荐系统评估与A/B测试
离线指标（AUC · GAUC · NDCG）
A/B推荐系统评估
30
综合实战项目
从零构建一个金融推荐系统（如基金推荐… · 涵盖特征工程 · 多路召回
综合实战项目从零构建一个金融…