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发表于 2020-5-18 23:58:39 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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【目录】
01-开篇词 (1讲)
   00开篇词用知识去对抗技术不平等.html
   00开篇词用知识去对抗技术不平等.mp3
  00开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf
  
02-第1章 概念篇 (3讲)
  【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.html
  【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
  【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
  【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.html
  【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.mp3
  【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
  【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.html
  【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
  【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.pdf
  
03-第2章 原理篇 (20讲)
  【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.html
  【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
  【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
  【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.html
  【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3
  【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.pdf
  【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.html
  【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3
  【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.pdf
  【其他应用算法】实用的加权采样算法.html
  【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3
  【其他应用算法】实用的加权采样算法.pdf
  【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.html
  【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3
  【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.pdf
  【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.html
  【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3
  【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.pdf
  【内容推荐】从文本到用户画像有多远.html
  【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
  【内容推荐】从文本到用户画像有多远.pdf
  【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.html
  【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.mp3
  【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf
  【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.html
  【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3
  【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.pdf
  【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.html
  【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
  【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
  【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.html
  【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
  【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
  【模型融合】经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.html
  【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
  【模型融合】经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf
  【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.html
  【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.mp3
  【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
  【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.html
  【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3
  【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.pdf
  【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.html
  【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
  【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
  【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.html
  【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.mp3
  【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf
  【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.html
  【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
  【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
  【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.html
  【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.mp3
  【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf
  【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.html
  【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
  【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
  【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.html
  【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
  【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
  
04-第3章 工程篇 (10讲)
  【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.html
  【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
  【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
  【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.html
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  【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐.html
  【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐.mp3
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  【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台.html
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  【常见架构】Netflix个性化推荐架构.html
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  【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.html
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  【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.html
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  【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.html
  【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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  【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.html
  【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
  【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
  【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.html
  【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.mp3
  【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf
  
05-第4章 产品篇 (3讲)
  【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.html
  【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
  【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
  【产品篇】说说信息流的前世今生.html
  【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
  【产品篇】说说信息流的前世今生.pdf
  【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.html
  【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
  【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
  
└06-尾声与参考阅读 (2讲)
  【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.html
  【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.mp3
  【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.pdf
  推荐系统的参考阅读.html
  推荐系统的参考阅读.mp3
  推荐系统的参考阅读.pdf
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沙发
发表于 2020-10-11 15:11:27 | 只看该作者
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
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