课程目录

/q5-080-全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力【完结】/
│├─{1}–第1章【前言】初探推荐系统
│├─{2}–第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
│├─{3}–第3章【特征工程】为推荐系统准备数据
│├─{4}–第4章【召回】筛选出用户的心头好
│├─{5}–第5章【排序】对推荐结果进行精确排序
│├─{6}–第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏
│├─{7}–第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨
│├─{8}–第8章【结语】前沿拓展
│├─课件.zip 89.9MB

详细目录

{1}–第1章【前言】初探推荐系统/
│├─[1.1]–1-1前言–关于这门课.mp4 36.2MB
│├─[1.2]–1-2推荐系统是什么.mp4 36.4MB
│├─[1.3]–1-3课程章节导览.mp4 18.8MB
{2}–第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建/
│├─(2.1)–2-3推荐系统架构–如何设计一个推荐系统.pdf 126.5KB
│├─(2.2)–2-5课程项目微服务API定义.pdf 96.7KB
│├─(2.3)–2-12【梳理】推荐系统常用特征.pdf 82.1KB
│├─(2.4)–2-13【梳理】重难点概览.pdf 68.9KB
│├─[2.1]–2-1典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4 96.2MB
│├─[2.2]–2-2典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4 51.9MB
│├─[2.3]–2-4课程项目介绍和技术选型.mp4 62.4MB
│├─[2.4]–2-6后端服务框架搭建—召回服务（上）.mp4 93MB
│├─[2.5]–2-7后端服务框架搭建—召回服务（中）.mp4 96.5MB
│├─[2.6]–2-8后端服务框架搭建—召回服务（下）.mp4 59.3MB
│├─[2.7]–2-9后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4 91.8MB
│├─[2.8]–2-11课程项目前端页面搭建.mp4 23MB
{3}–第3章【特征工程】为推荐系统准备数据/
│├─(3.1)–3-6数据爬虫的编订.pdf 102.2KB
│├─(3.2)–3-17【梳理】特征处理方法.pdf 128.6KB
│├─(3.3)–3-18【梳理】重难点概览.pdf 79.2KB
│├─[3.10]–3-12用Spark处理特征（下）.mp4 62.2MB
│├─[3.11]–3-13如何采集用户行为数据.mp4 48MB
│├─[3.12]–3-14使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上）.mp4 67.1MB
│├─[3.13]–3-15使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下）.mp4 50.3MB
│├─[3.1]–3-1特征工程—为推荐系统准备食材（上）.mp4 44.9MB
│├─[3.2]–3-2特征工程—为推荐系统准备食材（下）.mp4 67MB
│├─[3.3]–3-3如何做好特征工程（上）.mp4 70.2MB
│├─[3.4]–3-4如何做好特征工程（中）.mp4 28.3MB
│├─[3.5]–3-5如何做好特征工程（下）.mp4 41.1MB
│├─[3.6]–3-7用pandas可视化数据（上）.mp4 42.4MB
│├─[3.7]–3-8用pandas可视化数据（下）.mp4 46.7MB
│├─[3.8]–3-10Spark—业界最流行的大数据框架.mp4 40.5MB
│├─[3.9]–3-11用Spark处理特征（上）.mp4 72.4MB
{4}–第4章【召回】筛选出用户的心头好/
│├─(4.1)–4-15【梳理】重难点概览.pdf 220.4KB
│├─[4.10]–4-11最近邻查找算法—如何使用Embedding（下）.mp4 32.7MB
│├─[4.11]–4-12用FAISS实现LSH.mp4 52.8MB
│├─[4.12]–4-14召回服务最终完善.mp4 114MB
│├─[4.1]–4-1召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4
│├─[4.2]–4-2召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4 24.7MB
│├─[4.3]–4-3如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4 22.3MB
│├─[4.4]–4-4如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4 27MB
│├─[4.5]–4-5实现Item2Vec（上）.mp4 45.4MB
│├─[4.6]–4-6实现Item2Vec（中）.mp4 54.5MB
│├─[4.7]–4-7实现Item2Vec（下）.mp4 95.7MB
│├─[4.8]–4-9用Redis存储Embedding.mp4 44.6MB
│├─[4.9]–4-10最近邻查找算法—如何使用Embedding（上）.mp4 35.5MB
{5}–第5章【排序】对推荐结果进行精确排序/
│├─(5.1)–5-22【梳理】重难点梳理.pdf 127.8KB
│├─[5.10]–5-11深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4 76.5MB
│├─[5.11]–5-12如何保存线上服务特征.mp4 65.4MB
│├─[5.12]–5-13搭建并训练MLP模型（上）.mp4 38.7MB
│├─[5.13]–5-14搭建并训练MLP模型（中）.mp4 96.5MB
│├─[5.14]–5-15搭建并训练MLP模型（下）.mp4 78.8MB
│├─[5.15]–5-16模型调优怎么做（1）.mp4 18.5MB
│├─[5.16]–5-17模型调优怎么做（2）.mp4 55.3MB
│├─[5.17]–5-18模型调优怎么做（3）.mp4 52.8MB
│├─[5.18]–5-19模型调优怎么做（4）.mp4
│├─[5.19]–5-21利用深度学习模型完善排序服务.mp4 165MB
│├─[5.1]–5-1排序层—如何活动最精确的结果排序.mp4 22.2MB
│├─[5.2]–5-2协同过滤—最经典的排序算法.mp4 43MB
│├─[5.3]–5-3协同过滤算法实现.mp4 114MB
│├─[5.4]–5-5深度学习—革命性的机器学习模型.mp4 84.4MB
│├─[5.5]–5-6TensorFlow—业界最著名的深度学习框架.mp4
│├─[5.6]–5-7用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4 82.5MB
│├─[5.7]–5-8用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4 44.1MB
│├─[5.8]–5-9MLP—最经典的深度学习模型.mp4 43.1MB
│├─[5.9]–5-10深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4 78.2MB
{6}–第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏/
│├─(6.1)–6-7【梳理】推荐模型离线评估.pdf 82.5KB
│├─[6.1]–6-1如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4 30.2MB
│├─[6.2]–6-2如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4 30.9MB
│├─[6.3]–6-4在线评价系统的方法：AB测试.mp4 33.1MB
│├─[6.4]–6-5代码实现AB测试功能（上）.mp4 92.6MB
│├─[6.5]–6-6代码实现AB测试功能（下）.mp4 88.8MB
{7}–第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨/
│├─(7.1)–7-9【拓展】Flink中的时间.pdf 86.8KB
│├─[7.1]–7-1实践问题—如何解决冷启动（上）.mp4 24.6MB
│├─[7.2]–7-2实践问题—如何解决冷启动（下）.mp4 41MB
│├─[7.3]–7-3实践问题—如何增强系统实时性（上）.mp4 25.1MB
│├─[7.4]–7-4实践问题—如何增强系统实时性（下）.mp4 17.1MB
│├─[7.5]–7-5用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4 62MB
│├─[7.6]–7-6用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4 110.7MB
│├─[7.7]–7-7用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4 108.5MB
{8}–第8章【结语】前沿拓展/
│├─[8.1]–8-1拓展篇之强化学习.mp4 45.9MB
│├─[8.2]–8-2前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4 28.1MB
│├─[8.3]–8-3前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4 30.3MB
│├─[8.4]–8-4回顾+结语.mp4 35.8MB