推荐系统工作笔记（3）
之前的公众号一时博客断断续续写了几篇文章，今天上去看，关注人数刚好到了 500 人，公众号后台偶尔也会有人留言交流，但是因为不经常上线，往往看到的时候消息已经过期无法回复，所以想到启用这个很早就申请的公众号，方便读者大大留言交流，今后也会在这里记录一些推荐算法相关的问题。
再遇组织架构调整
从开始实习到现在，总是会遇到组织架构调整，已经习以为常。
人总是会趋于稳定的，不希望走出自己的舒适圈，我也不例外。
最近也一直在思考，什么东西是最重要的，什么能力对我们算法同学来说最为核心。
leader说了一句“工程同学解决确定的事情，算法同学解决不确定的事情”，某种程度上，很有道理。
对于算法的同学来说，对业务的把握能力，工程能力，数据分析能力等等，都很重要，很多情况下问题没有清楚的定义出来，需要自己去发掘。
工业界推荐系统实践：特征
先埋坑，慢慢填。
1.特征的种类
从数据格式来讲，一般有以下三种：
- 类别特征：例如用户的操作系统类型，[iOS, Android, other ]
- 数值特征：商品的价格：1000
- 序列特征：用户的点击序列，例如商品 item_id 的点击序列： [12212, 2323232, 2323232]
从场景划分角度来讲，一般可以分为：
- context feature：用户和场景进行交互产生的一些特征
- user feature ：用户特征
- item feature：商品特征
从时效性角度来讲，也可以划分为：
- 长期特征：相对长期的固定属性，例如用户的性别
- 短期特征：
- 实时特征：用户几分钟内点击的商品序列
2.特征预处理
- 如何对特征进行处理？
- 是否需要进行归一化？
- 特征如何进行 embedding？
3.特征对应模型
- 如何根据特征的量级、种类和分布等选择合适的模型？
推荐系统工作笔记（2）
一、笔记
- 工作上一定仔细，只有细致，才能减少问题，避免踩坑。当然，该踩的坑还是要踩。
- 留出更多的思考时间，不能陷进业务里，经常跳出业务，看到目前的不足，确定之后的优化方向。
- 必须要让自己在业务中快速成长，业余时间找机会自我提升、自我充电，保持核心竞争力。
- 很多时候，很多东西的掌握不是因为难，而是因为没有主动意识和恰当的环境去掌握，你进了那个环境，就会很快接触到该接触的，剩下的就看自己的努力程度了。
- 要有总结，更要有行动，坐而论道，毫无意义。
- 每一步都要自己先 check，尤其是在向别人更新信息、要求提供帮助之前，确保自己提供的信息准确，不出现低级错误。
- 减少肉眼判断，相信脚本、程序，人工都是不可信的，尤其是一些重复性质的工作，很容易出错，而且不容易排查。
- 遇到问题，多个角度思考，多积累业务经验。
算法工程师的核心竞争力
当然，并没有什么秘笈之类的东西，有一些诠释很好，这里记录一下。
搜索、广告和推荐，在企业中属于三个比较万金油的岗位，一般来讲都有需求，相比计算机视觉等，可选择范围更广，同时业务中涉及的方面也比较多，cv 和 nlp 一般也都会接触，目前来看，是很不错的岗位。
“要学会先解决主要矛盾，忽略次要矛盾。”
1.工程能力
一些语言上的东西，无论是 Java、Python或者 SQL、shell 等，都是基础，最终目的不是为了学习这些语言，而是快速实现，快速迭代，速度慢了就会影响到工作。所以一定要熟练，熟练的唯一方式就是多练。
2.算法能力
能够 follow 最新的 paper，并且了解最核心的部分，解决了什么问题，采用了什么方法，是否可以落地？注重解释性。
对于技术，要了解算法的演进过程。
另外要养成阅读 paper 的习惯，雷打不动，一周一篇。
3.业务能力
熟悉业务，多问为什么，xx 指标变化了，为什么？一定要找到尝试解读现象，在回答为什么的时候，加深对业务的理解。
不要放过不理解的地方，不要思维定式，习惯挑战。
最后还让我立个小目标，三年时间成长为阿里 p7 水平，狗头保命哈哈哈哈哈。
先做好业务，注重总结，身边有很多值得学习的。