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推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述，结合我搜索到的资料，可以总结如下：

一、技术图谱

推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面：

1. 数学基础：

   • 微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础，用于理解模型的数学原理和优化算法。
   • 高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。

2. 编程与数据结构：

   • 熟练掌握Python、Java等编程语言，具备良好的编程习惯和代码优化能力。
   • 掌握数据结构（如数组、链表、树、图等）和算法设计能力，能够高效处理大规模数据。

3. 机器学习与深度学习：

   • 掌握传统机器学习算法（如逻辑回归、SVM、随机森林等）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
   • 理解神经网络的基本结构和训练方法，包括激活函数、正则化、优化算法等。

4. 推荐系统核心算法：

   • 掌握协同过滤（基于用户和基于物品）、