刑无刀-推荐系统三十六式

课程清单

00-2【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗_.mp3

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00.开篇词 _ 用知识去对抗技术不平等.pdf

01.【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3

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02.【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3

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03.【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3

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04.【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3

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05.【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3

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06.【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3

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07.【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3

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08.【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3

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

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10.【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3

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11.【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3

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12.【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

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13.【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3

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13.【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3

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

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15.【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3

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

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16.【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3

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17.【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3

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18.【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些_.mp3

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19.【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3

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20.【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3

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21.【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3

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22.【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3

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23.【常见架构】Netfpx个性化推荐架构.mp3

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24.【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3

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24.【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3

25.【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf

26.【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3

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27.【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3

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28.【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3

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29.【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3

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30.【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3

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31.【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3

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32.【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3

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34.【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3

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35.推荐系统的参考阅读.mp3

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36.【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3

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