fxw0442-mksz561-全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力[完结]

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mksz561-全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力[完结]



——/mksz561-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  26.57M
|   ├──1-2 推荐系统是什么.mp4  35.98M
|   └──1-3 课程章节导览.mp4  13.54M
├──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  43.72M
|   ├──2-10 课程项目前端页面搭建.mp4  29.89M
|   ├──2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4  31.01M
|   ├──2-4 课程项目介绍和技术选型.mp4  29.47M
|   ├──2-6 后端服务框架搭建---召回服务（上）.mp4  33.94M
|   ├──2-7 后端服务框架搭建---召回服务（中）.mp4  50.04M
|   ├──2-8 后端服务框架搭建---召回服务（下）.mp4  43.75M
|   └──2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4  47.25M
├──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  17.25M
|   ├──3-10 用Spark处理特征（上）.mp4  46.69M
|   ├──3-11 用Spark处理特征（下）.mp4  31.98M
|   ├──3-2 特征工程---为推荐系统准备食材（下）.mp4  27.48M
|   ├──3-3 如何做好特征工程（上）.mp4  32.03M
|   ├──3-4 如何做好特征工程（中）.mp4  34.96M
|   ├──3-5 如何做好特征工程（下）.mp4  43.90M
|   ├──3-7 用pandas可视化数据（上）.mp4  43.22M
|   ├──3-8 用pandas可视化数据（下）.mp4  34.47M
|   └──3-9 Spark---业界最流行的大数据框架.mp4  31.91M
├──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  36.35M
|   ├──4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding（下）.mp4  31.22M
|   ├──4-11 用FAISS实现LSH.mp4  31.16M
|   ├──4-12 召回服务最终完善.mp4  72.45M
|   ├──4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4  26.51M
|   ├──4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4  26.32M
|   ├──4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4  23.76M
|   ├──4-5 实现Item2Vec（上）.mp4  33.23M
|   ├──4-6 实现Item2Vec（中）.mp4  35.25M
|   ├──4-7 实现Item2Vec（下）.mp4  56.01M
|   ├──4-8 用Redis存储Embedding.mp4  37.03M
|   └──4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding（上）.mp4  39.84M
├──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  32.72M
|   ├──5-10 深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4  94.92M
|   ├──5-11 深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4  89.76M
|   ├──5-12 如何保存线上服务特征.mp4  92.18M
|   ├──5-13 搭建并训练MLP模型（上）.mp4  51.03M
|   ├──5-14 搭建并训练MLP模型（中）.mp4  83.09M
|   ├──5-15 搭建并训练MLP模型（下）.mp4  97.03M
|   ├──5-16 模型调优怎么做（1）.mp4  28.69M
|   ├──5-17 模型调优怎么做（2）.mp4  71.53M
|   ├──5-18 模型调优怎么做（3）.mp4  58.92M
|   ├──5-19 模型调优怎么做（4）.mp4  139.78M
|   ├──5-2 协同过滤---最经典的排序算法.mp4  57.52M
|   ├──5-21 利用深度学习模型完善排序服务.mp4  216.99M
|   ├──5-3 协同过滤算法实现.mp4  160.17M
|   ├──5-5 深度学习---革命性的机器学习模型.mp4  91.79M
|   ├──5-6 TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp4  44.63M
|   ├──5-7 用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4  95.11M
|   ├──5-8 用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4  58.12M
|   └──5-9 MLP---最经典的深度学习模型.mp4  65.70M
├──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  44.55M
|   ├──6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4  45.72M
|   ├──6-4 在线评价系统的方法：AB测试.mp4  45.21M
|   ├──6-5 代码实现AB测试功能（上）.mp4  140.49M
|   └──6-6 代码实现AB测试功能（下）.mp4  109.32M
├──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  24.93M
|   ├──7-2 实践问题---如何解决冷启动（下）.mp4  28.80M
|   ├──7-3 实践问题---如何增强系统实时性（上）.mp4  24.11M
|   ├──7-4 实践问题---如何增强系统实时性（下）.mp4  19.34M
|   ├──7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4  41.16M
|   ├──7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4  41.03M
|   └──7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4  43.16M
├──第8章 【结语】前沿拓展  
|   ├──8-1 拓展篇之强化学习.mp4  37.49M
|   ├──8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4  40.11M
|   ├──8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4  25.55M
|   └──8-4 回顾+结语.mp4  33.09M
└──课件  
|   ├──api-service-main.zip  0.91kb
|   ├──dataset-cp2.zip  1.80M
|   ├──feature-engineer-cp3.zip  123.01kb
|   ├──flink-realtime-feature-cp7.zip  2.23kb
|   ├──readme-master.zip  1.96kb
|   └──recall-service-main.zip  1.00kb



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