在4月27日2016云栖大会南京峰会上，阿里云算法专家、阿里云推荐引擎技术负责人郑重（卢梭）为大家分享了《21天搭建推荐系统》议题，这次分享得到了大家的积极反馈。因此，云栖社区邀请卢梭做客云栖社区，在6月16日晚8点在线再次分享《21天搭建推荐系统》。本次活动已经顺利结束，持续近2个小时，在此感谢大家的支持和关注。

下面是本次活动视频、幻灯及内容整理。

点击图片看视频回顾

PDF下载地址：https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/yqfiles/48f666836fdef5c4039eaf9c56817910.pdf

正文内容

大数据有三个非常经典的应用：计算广告、搜索、推荐。每一种应用最核心的地方都离不开三个字——个性化。广告不用说了，计算广告的基本要求就是要精准，为广告选择对其感兴趣的目标受众；搜索可以理解为对搜索关键词的个性化；而推荐，则需要在用户和物品之间建立兴趣关系。推荐的业态比较复杂，有类似淘宝天猫这样的真正意义上大数据场景，也有很多中小网站、应用，数据量其实并不是很大。阿里云推荐引擎（https://data.aliyun.com/product/re）的初衷，是为了帮助阿里云的客户、创业者、中小网站，让他们能够更好的运营自己的产品或网站。 

推荐系统一般包括展现子系统、日志子系统和算法子系统三个部分，三者互为一体。

推荐系统

“展现”部分不仅要负担展现，还是数据采集的窗口，用户在展现系统的所有行为通过日志录入，采集到的数据经过算法子系统的计算，可以得到用户的偏好或者个性化兴趣，然后回过头来指导“展现”部分怎样做的更聚焦。

阿里云推荐引擎（RecEng）是推荐系统的一部分，主要实现的是算法子系统，需要和其他子系统配合工作。

使用阿里云推荐引擎分为两大阶段

第一阶段：基本功能的搭建

Day1. 环境准备

环境准备

环境准备分为两部分。图中左侧为云上资源的准备，我们需要拥有阿里公有云账号，然后开通云监控服务（可选）和阿里云数加服务（必选）；开通数加账号后，大数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)和大数据开发Data IDE就默认开通了(Data IDE相当于MaxCompute的可视化包装)，最后开通推荐引擎。未来客户在推荐引擎中用到的数据，以及相关离线计算，都在客户自己的MaxCompute项目中完成。右侧为客户侧的准备，前端的展现，