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《推荐系统三十六式》解决你系统起步阶段 80% 的问题

课程介绍

推荐系统三十六式

PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。
最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来，推荐系统会成为所有数据型产品的标配。
而推荐系统前方的技术蓬勃发展，后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状，大厂们一骑绝尘，太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从0到1诞生，需要去了解哪些知识。
本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段80%的问题。

课程大纲

| ├──00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 2.91M
| ├──01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 4.10M
| ├──01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf 133.48kb
| ├──02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf 129.61kb
| ├──02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 5.18M
| ├──03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 4.48M
| ├──03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf 153.40kb
| ├──04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 6.12M
| ├──04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf 127.67kb
| ├──05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf 136.50kb
| ├──05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 6.56M
| ├──06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 4.81M
| ├──06.从文本到用户画像有多远.pdf 229.98kb
| ├──07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 6.15M
| ├──07. 超越标签的内容推荐系统.pdf 1.04M
| ├──08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf 159.62kb
| ├──08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 4.25M
| ├──09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf 259.23kb
| ├──09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 5.47M
| ├──10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 5.64M
| ├──10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf 652.88kb
| ├──11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf 236.08kb
| ├──11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 5.43M
| ├──12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf 213.37kb
| ├──12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3 3.99M
| ├──13 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3 5.96M
| ├──13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf 588.82kb
| ├──14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 4.53M
| ├──14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf 585.12kb
| ├──15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 6.49M
| ├──15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf 480.89kb
| ├──16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 6.58M
| ├──16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf 1.06M
| ├──17. 简单却有效的Bandit算法.pdf 561.27kb
| ├──17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 4.88M
| ├──18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 5.39M
| ├──18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf 255.47kb
| ├──19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 5.92M
| ├──19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf 567.78kb
| ├──20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 5.05M
| ├──20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf 629.04kb
| ├──21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 5.36M
| ├──21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf 943.53kb
| ├──22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf 360.51kb
| ├──22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 3.43M
| ├──23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 4.00M
| ├──23. 实用的加权采样算法.pdf 231.91kb
| ├──24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 6.42M
| ├──24. 推荐候选池的去重策略.pdf 581.81kb
| ├──25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 5.62M
| ├──25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf 328.55kb
| ├──26. Netflix个性化推荐架构.pdf 747.41kb
| ├──26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 4.90M
| ├──27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf 324.60kb
| ├──27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 5.25M
| ├──28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 6.48M
| ├──28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf 445.40kb
| ├──29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf 630.15kb
| ├──29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 5.89M
| ├──30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 5.81M
| ├──30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf 691.21kb
| ├──31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 7.70M
| ├──31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf 707.94kb
| ├──32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 7.02M
| ├──32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf 357.91kb
| ├──33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf 320.85kb
| ├──33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 2.68M
| ├──34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 5.53M
| ├──34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf 1.02M
| ├──35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 5.53M
| ├──35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf 306.84kb
| ├──36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 5.75M
| ├──36. 说说信息流的前世今生.pdf 220.31kb
| ├──37 推荐系统的参考阅读.mp3 2.41M
| ├──37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf 250.48kb
| ├──38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 3.95M
| ├──38. 推荐系统的参考阅读.pdf 250.48kb
| └──39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf 324.85kb

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