全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力（完结）

第1章 [前言]初探推荐系统

1-1 前言关于这门课.mp4 47.21M

1-2 推荐系统是什么.mp4 73.19M

1-3 课程章节导览.mp4 18.62M

第2章 [基础架构]推荐系统架构&项目搭建

2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4 112.68M

2-10 课程项目前端页面搭建.mp4 36.40M

2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4 92.24M

2-4 课程项目介绍和技术选型.mp4 53.67M

2-6 后端服务框架搭建召回服务（上）.mp4 75.58M

2-7 后端服务框架搭建召回服务（中）.mp4 108.64M

2-8 后端服务框架搭建召回服务（下）.mp4 110.13M

2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4 101.27M

第3章 [特征工程]为推荐系统准备数据

3-1 特征工程为推荐系统准备食材（上）.mp4 39.61M

3-10 用Spark处理特征（上）.mp4 134.26M

3-11 用Spark处理特征（下）.mp4 90.05M

3-2 特征工程为推荐系统准备食材（下）.mp4 51.99M

3-3 如何做好特征工程（上）.mp4 55.95M

3-4 如何做好特征工程（中）.mp4 52.84M

3-5 如何做好特征工程（下）.mp4 79.28M

3-7 用pandas可视化数据（上）.mp4 74.14M

3-8 用pandas可视化数据（下）.mp4 87.42M

3-9 Spark业界最流行的大数据框架.mp4 40.49M

第4章 [召回]筛选出用户的心头好

4-1 召回层如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4 54.82M

4-10 最近邻查找算法如何使用Embedding（下）.mp4 59.82M

4-11 用FAISS实现LSH.mp4 68.57M

4-2 召回层如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4 45.67M

4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4 41.71M

4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4 50.40M

4-5 实现Item2Vec（上）.mp4 77.98M

4-6 实现Item2Vec（中）.mp4 103.11M

4-7 实现Item2Vec（下）.mp4 133.32M

4-8 用Redis存储Embedding.mp4 80.22M

4-9 最近邻查找算法如何使用Embedding（上）.mp4 67.43M

第5章 [排序]对推荐结果进行精确排序

5-1 排序层如何活动最精确的结果排序.mp4 40.96M

5-10 深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4 140.91M

5-11 深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4 134.20M

5-12 如何保存线上服务特征.mp4 85.27M

5-13 搭建并训练MLP模型（上）.mp4 72.44M

5-14 搭建并训练MLP模型（中）.mp4 106.03M

5-15 搭建并训练MLP模型（下）.mp4 134.25M

5-16 模型调优怎么做（1）.mp4 35.25M

5-17 模型调优怎么做（2）.mp4 97.49M

5-18 模型调优怎么做（3）.mp4 80.71M

5-19 模型调优怎么做（4）.mp4 177.90M

5-2 协同过滤最经典的排序算法.mp4 37.31M

5-21 利用深度学习模型完善排序服务.mp4 216.22M

5-3 协同过滤算法实现.mp4 105.57M

5-5 深度学习革命性的机器学习模型.mp4 138.01M

5-6 TensorFlow业界最著名的深度学习框架.mp4 53.92M

5-7 用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4 141.37M

5-8 用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4 84.74M

5-9 MLP最经典的深度学习模型.mp4 86.23M

第6章 [效果评估]衡量推荐结果的好坏

6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4 55.21M

6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4 56.61M

6-4 在线评价系统的方法：AB测试.mp4 58.44M

6-5 代码实现AB测试功能（上）.mp4 108.22M

6-6 代码实现AB测试功能（下）.mp4 117.23M

第7章 [深入学习]工程中的实践问题探讨

7-1 实践问题如何解决冷启动（上）.mp4 38.43M

7-2 实践问题如何解决冷启动（下）.mp4 59.45M

7-3 实践问题如何增强系统实时性（上）.mp4 38.60M

7-4 实践问题如何增强系统实时性（下）.mp4 25.56M

7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4 83.40M

7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4 127.17M

7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4 116.71M

第8章 [结语]前沿拓展

8-1 拓展篇之强化学习.mp4 65.99M

8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4 45.51M

8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4 44.53M

8-4 回顾+结语.mp4 54.24M