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课程目录





开篇词 | 用知识去对抗技术不平等









【概念篇】你真的需要个忄生化推荐系统吗?









【概念篇】个忄生化推荐系统那些绕不开的经典问题









【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式









【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”









【内容推荐】从文本到用户画像有多远









【内容推荐】超越标签的内容推荐系统









【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界









【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”









【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些









【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法









【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的









【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你









【模型融合】经典模型融合办法:线忄生模型和树模型的组合拳









【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线忄生模型









【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep









【MAB问题】简单却有效的Bandit算法









【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法









【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用









【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些?









【深度学习】用RNN构建个忄生化音乐播单









【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系









【其他应用算法】实用的加权采样算法









【其他应用算法】推荐候选池的去重策略









【常见架构】典型的信息流架构是什么样的









【常见架构】Netflix个忄生化推荐架构









【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系









【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素









【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐









【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台









【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计









【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍









【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防









【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍









【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位









【产品篇】说说信息流的前世今生









【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径









【尾声】遇“荐”之后,江湖再见





 

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链接 https://pan.baidu.com/s/1hyPWzkaNAgZCpbh84YLT9g 密码 4tq5

0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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