⚠️ 重要提醒：项目建设进行中

🔨 当前阶段: 本项目目前处于初步建设阶段，大部分内容章节还是空白状态

📝 内容现状:

• ✅ 已完成：第三章推荐算法的部分
• 🚧 进行中：持续完善推荐系统相关内容
• 📋 计划中：搜索算法、计算广告、LLM新范式等章节正在规划中

⏰ 更新频率: 作者会在业余时间持续更新，正在陆续填坑中，请耐心等待

🙏 期望管理: 如果你现在访问发现大片内容空白，这是正常现象！欢迎 Star ⭐ 关注项目进展

欢迎来到你掌握搜索、广告和推荐算法这个迷人世界的终极游乐场！🚀

这是一份专为搜广推领域打造的全面技术指南，设计理念是将你从基础概念带到前沿进步，特别强调大语言模型(LLM)如何革命性地改变这个动态领域。无论你是刚踏入这个领域的新手，还是希望在 LLM 时代更新知识体系的资深工程师，这份指南都将是你最贴心的学习伙伴。

• 🎓 零基础友好: 从基础概念开始，循序渐进，新手也能轻松上手
• 🏗️ 知识体系完整: 涵盖搜索、推荐、广告三大核心领域的完整知识图谱
• ⚡ 紧跟技术前沿: 深入探讨 LLM 时代的新机遇与技术挑战
• 💻 理论实践并重: 丰富的代码示例、实战项目和工程实践经验
• 🌟 业界实战经验: 汇集一线大厂的最佳实践与核心技术洞察
• 📱 现代化文档体验: 基于 VuePress 构建，支持响应式设计和暗色主题
• 🔧 可交互学习: 集成 Mermaid 图表、代码折叠、思考题等交互元素，后续视情况增加其他可响应式组件，丰富学习内容

• 🔰 初学者: 计算机相关专业学生、转行开发者
• ⚡ 开发工程师: 希望进军搜广推领域的后端/算法工程师
• 🎯 算法专家: 想要了解 LLM 时代新趋势的资深算法工程师
• 🏢 产品经理: 需要深入理解技术原理的产品和业务人员

• VuePress 2.x: 现代化的静态网站生成器
• VuePress Theme Plume: 专业的文档主题
• Mermaid: 支持流程图、序列图等可视化图表
• TypeScript: 类型安全的开发体验

• 📊 可视化图表: 集成 Mermaid 支持复杂技术架构图
• 💡 交互式代码: 支持代码折叠、语法高亮、复制功能
• 🧠 思考题设计: 巩固学习效果的互动式学习体验
• 📱 响应式设计: 完美适配桌面、平板、移动设备

访问 在线文档 即可开始你的学习之旅！

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├── 📁 docs/                           # 文档源码
│   ├── 📁 .vuepress/                  # VuePress 配置
│   │   ├── 📄 config.js               # 网站配置
│   │   ├── 📄 theme.js                # 主题配置
│   │   └── 📁 public/                 # 静态资源
│   ├── 📁 zh/                         # 中文文档
│   │   ├── 📄 index.md                # 首页
│   │   ├── 📁 0.序章：搜广推的世界，你好！/
│   │   ├── 📁 1.第一章：万丈高楼平地起--基础知识夯实篇/
│   │   ├── 📁 2.第二章：搜索算法--信息海洋的智能导航员/
│   │   ├── 📁 3.第三章：推荐算法--比你更懂你的贴心小棉袄/
│   │   ├── 📁 4.第四章：计算广告--流量变现的魔法引擎/
│   │   ├── 📁 5.第五章：高阶心法与业界黑科技--Tricks & SOTA/
│   │   ├── 📁 6.第六章：LLM时代下的搜广推新范式/
│   │   ├── 📁 7.第七章：动手实战--Talk is cheap, show me the code!/
│   │   ├── 📁 8.附录与资源/
│   │   └── 📁 9.结语：学无止境，探索不止，一起卷向未来！/
│   └── 📁 extra_js/                   # 扩展脚本
├── 📄 package.json                    # 项目配置
├── 📄 README.md                       # 项目说明
└── 📄 LICENSE                         # 开源协议

• 🎯 目标: 建立扎实的理论基础
• 👥 适合: 初学者、转行者
• 📝 内容:
  • 搜广推行业概述与发展趋势
  • 机器学习与深度学习基础
  • 数学基础与统计学原理

• 🎯 目标: 深入理解核心算法原理
• 👥 适合: 有一定基础的开发者
• 📝 内容:
  • 搜索引擎架构与算法
  • 推荐系统核心技术
  • 计算广告与CTR预估

• 🎯 目标: 掌握前沿技术与最佳实践
• 👥 适合: 资深工程师、算法专家
• 📝 内容:
  • 业界前沿技术与优化技巧
  • LLM时代的新范式与机遇

• 🎯 目标: 动手实践，加深理解
• 👥 适合: 所有学习者
• 📝 内容:
  • 完整项目实战演练
  • 代码实现与系统部署

• 倒排索引与查询处理
• 相关性排序与质量评估
• 现代搜索架构设计

• 协同过滤到深度学习的演进历程
• Wide & Deep、DeepFM、DIN、BERT4Rec 等经典模型详解
• 图神经网络在推荐中的应用 (GCN、LightGCN、PinSage)
• 多模态推荐与实时推荐系统

• 广告生态与商业模式深入分析
• CTR/CVR 预估的技术演进
• 竞价策略与预算控制算法

• RAG 与向量检索技术
• 多模态内容理解与生成
• 对话式推荐的技术实现

1. 📝 边学边记: 每章都有大量知识点，建议做好学习笔记
2. 🤔 深入思考: 理解算法背后的数学原理和业务直觉
3. 💻 动手实践: 运行代码示例，尝试修改参数观察效果
4. 🤝 社区交流: 参与技术讨论，分享学习心得
5. 📈 持续更新: 关注前沿技术，保持知识体系的时效性

🎯 目标: 1.0.0 版本将包含网站中所有中文内容的完整版本

📈 版本映射表:

🗺️ 更新优先级顺序:

1. 第三章 推荐算法 → 2. 第六章 LLM新范式 → 3. 第一章 基础知识 → 4. 第二章 搜索算法 → 5. 第四-七章 其他章节

• Issues: 发现 bug 或提出改进建议
• Pull Requests: 贡献代码或文档优化

我们热烈欢迎各种形式的贡献！

• 修正错误: 发现错别字、技术错误等
• 补充内容: 新增案例、代码示例、最佳实践
• 翻译工作: 帮助制作英文版本
• 体验优化: 改进文档结构、导航逻辑

• 功能开发: 新增交互功能、可视化组件
• 性能优化: 构建优化、加载性能提升

• 视觉设计: 图标、插图、配色方案优化
• 用户体验: 交互流程、信息架构改进

1. Fork 本项目到你的 GitHub
2. 创建特性分支
3. 提交你的修改
4. 推送到分支
5. 创建 Pull Request

本项目采用 MIT 许可证。

• ✅ 个人学习与研究

• 保留原始版权声明
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• 欢迎反馈使用体验

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• 市面上优秀的推荐算法领域专业书籍
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