全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力

本站官方QQ群：116064591

PS 本站不保证资源的完整性，不对其真实性负责。请自行确认是否符合个人需求。如有介意，请勿获取。

第1章【前言】初探推荐系统【3 节 | 37分钟】
- 视频：1-2 推荐系统是什么 (17:01)
- 视频：1-3 课程章节导览 (08:02)
第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建【13 节 | 113分钟】
- 视频：2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上） (18:20)
- 视频：2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下） (13:49)
- 图文：2-3 推荐系统架构 — 如何设计一个推荐系统
- 视频：2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
- 图文：2-5 课程项目微服务API定义
- 视频：2-6 后端服务框架搭建—召回服务（上） (14:14)
- 视频：2-7 后端服务框架搭建—召回服务（中） (16:36)
- 视频：2-8 后端服务框架搭建—召回服务（下） (15:49)
- 视频：2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
- 作业：2-10 【任务】对于“相似推荐”常见是否也需要一个接口呢？
- 视频：2-11 课程项目前端页面搭建 (04:12)
- 图文：2-12 【梳理】推荐系统常用特征
- 图文：2-13 【梳理】重难点概览
第3章【特征工程】为推荐系统准备数据【18 节 | 216分钟】
- 视频：3-2 特征工程—为推荐系统准备食材（下） (16:04)
- 视频：3-3 如何做好特征工程（上） (16:43)
- 视频：3-4 如何做好特征工程（中） (17:09)
- 视频：3-5 如何做好特征工程（下） (20:26)
- 视频：3-6 数据爬虫的编订
- 图文：3-7 用pandas可视化数据（上） (19:15)
- 视频：3-8 用pandas可视化数据（下） (13:26)
- 视频：3-9 【任务】按要求找出物品信息
- 作业：3-10 Spark—业界最流行的大数据框架 (18:26)
- 视频：3-11 用Spark处理特征（上） (19:34)
- 视频：3-12 用Spark处理特征（下） (12:35)
- 视频：3-13 如何采集用户行为数据 (24:50)
- 视频：3-14 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上） (13:55)
- 视频：3-15 使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下） (12:54)
- 视频：3-16 【任务】如何使用一个Topic来统一处理各种不同的用户行为
- 作业：3-17 【梳理】特征处理方法
- 图文：3-18 【梳理】重难点概览
第4章【召回】筛选出用户的心头好【15 节 | 185分钟】
- 视频：4-1 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上） (18:07)
- 视频：4-2 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下） (13:13)
- 视频：4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上） (13:02)
- 视频：4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下） (11:30)
- 视频：4-5 实现Item2Vec（上） (13:26)
- 视频：4-6 实现Item2Vec（中） (15:00)
- 视频：4-7 实现Item2Vec（下） (20:18)
- 作业：4-8 【任务】Node2Vec中的两种不同策略得优劣
- 视频：4-9 用Redis存储Embedding (16:47)
- 视频：4-10 最近邻查找算法—如何使用Embedding（上） (18:36)
- 视频：4-11 最近邻查找算法—如何使用Embedding（下） (14:22)
- 视频：4-12 用FAISS实现LSH (12:26)
- 作业：4-13 【任务】认识一下其他算法与LSH得优缺点
- 视频：4-14 召回服务最终完善 (17:51)
- 图文：4-15 【梳理】重难点概览
第5章【排序】对推荐结果进行精确排序【22 节 | 321分钟】
- 视频：5-1 排序层—如何活动最精确的结果排序 (13:50)
- 视频：5-2 协同过滤—最经典的排序算法 (12:14)
- 视频：5-3 协同过滤算法实现 (15:38)
- 作业：5-4 【任务】使用Spark ALS实现协同过滤
- 视频：5-5 深度学习—革命性的机器学习模型 (21:58)
- 视频：5-6 TensorFlow—业界最著名的深度学习框架 (19:46)
- 视频：5-7 用三个例子体验TensorFlow（上） (19:54)
- 视频：5-8 用三个例子体验TensorFlow（下） (13:39)
- 视频：5-9 MLP—最经典的深度学习模型 (24:14)
- 视频：5-10 深度学习需要的特征如何处理（上） (18:52)
- 视频：5-11 深度学习需要的特征如何处理（下） (18:11)
- 视频：5-12 如何保存线上服务特征 (13:45)
- 视频：5-13 搭建并训练MLP模型（上） (13:39)
- 视频：5-14 搭建并训练MLP模型（中） (13:42)
- 视频：5-15 搭建并训练MLP模型（下） (18:09)
- 视频：5-16 模型调优怎么做（1） (14:32)
- 视频：5-17 模型调优怎么做（2） (11:42)
- 视频：5-18 模型调优怎么做（3） (09:45)
- 视频：5-19 模型调优怎么做（4） (22:57)
- 作业：5-20 【任务】选择合适得参数找出最优
- 视频：5-21 利用深度学习模型完善排序服务 (24:20)
- 图文：5-22 【梳理】重难点梳理
第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏【7 节 | 91分钟】
- 视频：6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上） (21:29)
- 视频：6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下） (20:30)
- 作业：6-3 【任务】关于推荐系统的评价标准得思考
- 视频：6-4 在线评价系统的方法：AB测试 (19:34)
- 视频：6-5 代码实现AB测试功能（上） (15:09)
- 视频：6-6 代码实现AB测试功能（下） (13:34)
- 图文：6-7 【梳理】推荐模型离线评估
第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨【9 节 | 134分钟】
- 视频：7-1 实践问题—如何解决冷启动（上） (19:03)
- 视频：7-2 实践问题—如何解决冷启动（下） (21:04)
- 视频：7-3 实践问题—如何增强系统实时性（上） (18:16)
- 视频：7-4 实践问题—如何增强系统实时性（下） (10:51)
- 视频：7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上） (25:51)
- 视频：7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中） (18:39)
- 视频：7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下） (19:46)
- 作业：7-8 【任务】能否利用其他召回策略进行物品构建
- 图文：7-9 【拓展】Flink中的时间
第8章【结语】前沿拓展【4 节 | 82分钟】
- 视频：8-1 拓展篇之强化学习 (28:27)
- 视频：8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上） (15:20)
- 视频：8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下） (13:00)
- 视频：8-4 回顾+结语 (25:11)

1 本站名称：疯奇社
2 本站网址：https://www.shiyeluming.com
3 本站不保证资源的完整性，不对其真实性负责。
4 获取资源前务必确认资源目录是否包含本人需求内容，一经购买下载，则视为已确认包含，不接受任何形式的申诉与退款。
5 本站一切资源均来自于互联网，仅供大家学习与参考。如有侵权，请联系站长（QQ：1302982067）进行删除处理。
6 本站一切资源不代表本站立场，不代表本站赞同其观点，本站不对其真实性负责。
7 本站资源大多储存在云盘，如发现链接失效，请联系我们，我们会在第一时间更新。
8 根据 2002 年 1 月 1 日《计算机软件保护条例》规定：为了学习和研究软件内含的设计思想和原理，通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的，可以不经软件著作权人许可，不向其支付报酬！

THE END