推荐系统三十六式

课程清单

00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3

01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3

01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf

02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf

02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3

03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3

03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf

04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3

04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf

05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf

05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3

06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3

06.从文本到用户画像有多远.pdf

07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3

07. 超越标签的内容推荐系统.pdf

08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf

08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3

09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf

09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3

10 【矩阵分解】那些在Netfpx Prize中大放异彩的推荐算法.mp3

10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf

11. 那些在Netfpx Prize中大放异彩的推荐算法.pdf

11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3

12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf

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

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

13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf

14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3

14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf

15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3

15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf

16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3

16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf

17. 简单却有效的Bandit算法.pdf

17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3

18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3

18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf

19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3

19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf

20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3

20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf

21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3

21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf

22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf

22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3

23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3

23. 实用的加权采样算法.pdf

24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3

24. 推荐候选池的去重策略.pdf

25 【常见架构】Netfpx个性化推荐架构.mp3

25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf

26. Netfpx个性化推荐架构.pdf

26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3

27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf

27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3

28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3

28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf

29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf

29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3

30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3

30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf

31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3

31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf

32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3

32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf

33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf

33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3

34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3

34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf

35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3

35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf

36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3

36. 说说信息流的前世今生.pdf

37 推荐系统的参考阅读.mp3

37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf

38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3

38. 推荐系统的参考阅读.pdf

39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf