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│ ├─00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp32 @7 s, Z Z( k; n+ B. g$ ^0 i6 u" s+ n; I
│ ├─01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp33 S" Q; ~) M+ U3 U- o Q7 a7 c/ f8 M3 K( z: N
│ ├─02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp32 L' A# z; d6 K- `9 P
d/ Z( O/ R3 w1 { G' e$ s- W│ ├─03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
! ` ]0 f6 h: R' {6 }│ ├─04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3
9 \2 B4 d0 Z' ^- P6 G, a1 Y│ ├─05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
- h% n+ x; G- S: T0 r5 Q│ ├─06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp34 s7 v; n a1 |: u0 {6 R5 O ~; A# {" U; h P
│ ├─07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3' }* ~% m; x5 J2 g7 f" S& V$ w; I$ o' c$ b& ~
│ ├─08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3- S* x* M5 ]5 }( V9 X
! z+ S, T# E% ~/ z, A│ ├─09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp36 S& k* @: H* ?. u/ {
│ ├─10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
3 ]* R M( I0 u0 ?! Z+ B* H│ ├─11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3$ W+ c7 |/ G* p' j4 l4 q7 Z0 i: E. r$ }4 v3 w6 M
│ ├─12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3+ D+ {& g, Q9 U, [/ v# N$ I8 P. {, b
│ ├─13 【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
& J( N$ H3 E# L/ X6 x│ ├─14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp37 U/ H f$ J' L& h' \! z" z
8 r4 W+ C+ M i- Y+ E│ ├─15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3; [$ h; I7 a- a& F$ B6 x! e* ~3 G! X( G7 `/ ~
│ ├─16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp38 N. C0 H) K2 h/ T: s" U$ n; e9 v$ ~/ J
│ ├─17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3! W m5 u+ A% j% |8 {- L$ s2 w9 F% D4 [* `# _# a' O+ F# W
│ ├─18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp32 [4 y) O- b- W* B# G# k
, j, y6 P& h2 q* M; K3 V4 L; p9 d│ ├─19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 H1 L V- i7 i# U+ f4 ?% G; G/ F$ z, V7 Q
│ ├─20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3# y" U' P* B8 t) I8 `: W
│ ├─21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3
( B1 B% f, I, M4 U( E' n5 ?# r│ ├─22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp38 M9 E5 G! K$ T# a2 G6 H
4 ^" x- U! i, p│ ├─23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp32 ~# b9 E5 @: B* b
# Y2 W# D7 ^4 ^0 ^6 n│ ├─24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3- ?% H) x4 D6 S) K, j. o
1 u. k. r- ?% x/ o, ~' b/ q│ ├─25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp37 u! G3 E# c- o+ D3 R$ m. \: v
│ ├─26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp35 {% R! N/ f+ x
│ ├─27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
. Z( o) G7 [( o! `# x; y$ F! k│ ├─28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3
% {, N$ d0 ^6 e, r& A' W│ ├─29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3. `' \* w( N8 A6 M0 p. ]' U+ `- \' }$ ^: t2 p1 r. S, m
│ ├─30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3. J! D3 a, F. K6 C* b% C) h% N% i. N+ z3 {$ m+ q
│ ├─31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3- c9 [; F7 r% u& z# l* ?
│ ├─32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3- I. m, m9 c' r; w" r' m+ m, z. U. `) T' O5 \1 Q& D, t7 a
│ ├─33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp32 G% d6 g8 \1 `0 C% W) ]7 O1 W% t2 {
│ ├─34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3+ z2 g, ?5 |& v; r$ X& n, j+ e( b( e1 H4 r, Y8 b8 ^( }# g% m
│ ├─35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3' Z) p' V+ R/ F/ t# v# h6 \5 s
3 y! v9 T) k) Q9 B3 w│ ├─36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp30 K: @' a0 w% }* L# D8 m0 _! x
' b# ~) A$ S2 G- D7 I│ ├─37 推荐系统的参考阅读.mp35 |0 Q! _% x6 Q6 ?+ y1 o1 f
│ ├─38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
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│ ├─01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf% t1 L+ ]$ ~! J
│ ├─02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
& _6 N* h H+ f' H# |│ ├─03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf/ Q. a5 u8 @ T$ o; v) V" y6 W9 e1 A: i+ F9 }$ h1 }+ f
│ ├─04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf- ?; O! C. m. U$ \+ L- ~+ u& m6 ^5 \( v* I3 {5 `3 J
│ ├─05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf' C* Q5 M e- L; C6 n; { t! M" w( V7 u3 j
│ ├─06.从文本到用户画像有多远.pdf0 F' _* M/ r' A1 `
/ ^/ ~& x$ l- C$ `! O│ ├─07. 超越标签的内容推荐系统.pdf( L8 y* X7 ^$ {8 b K! ~3 | W6 \% D. p- V2 c* D- S+ J
│ ├─08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf
! U `- Z2 T. C' X. S* E9 s│ ├─09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf1 Y2 P6 |( h( e/ j
│ ├─10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf( }8 Z; d+ c/ u& ^8 _3 z
│ ├─11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf0 ]7 @% J: l. T3 L- n* a3 }% A/ M& C; a4 a' y8 |3 _1 ], }( }2 ^
│ ├─12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
8 Z# r; w' R- U& N; Q- G7 X- k6 ~│ ├─13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf
4 @1 c* B f' I. @* u3 E. t│ ├─14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf* W% j5 f4 x( c G$ ?
* K6 G9 l% o: ~& M0 U6 {│ ├─15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf; y1 v$ P# h. e" L
│ ├─16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
& n# u1 O8 H/ w5 [* E2 z6 w│ ├─17. 简单却有效的Bandit算法.pdf
2 D9 C: M: B( U1 K& T│ ├─18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf3 W7 ~3 q3 A! U) _/ O" N6 d6 r' z$ S' Q- {6 o
│ ├─19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf+ ^9 v8 _* a6 [( [ R1 q. \/ T. D3 }+ x) G3 P2 @
│ ├─20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf# Z$ `' | f4 `& L7 P. Z. B( m/ a o+ W: Q" n1 W
│ ├─21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf7 v& T' C* Z# [# i9 T, B7 @. Q3 N
│ ├─22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf6 G, s/ ]3 W. c! ^( l; n0 ]7 M
9 ?9 V; F) r* g. l' ]│ ├─23. 实用的加权采样算法.pdf
) h- |$ c$ w0 @│ ├─24. 推荐候选池的去重策略.pdf/ H8 [ P* R$ I" ^5 n
│ ├─25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf! O' E( ]9 T! ~7 V D' i7 T- W' A1 V! d9 \2 p* p
│ ├─26. Netflix个性化推荐架构.pdf
* W( j Q- \; `6 g2 N0 _6 J│ ├─27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
1 y& z8 D$ T( w│ ├─28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf5 Y; s1 h8 `4 j& z. j
│ ├─29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf& K8 {/ n; _' \! |. P' _0 l9 P- \& }( b6 f, X
│ ├─30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf( ]: s, c. B7 f+ t) Z+ N; p. s. y# X" t7 ]4 E/ H' C
│ ├─31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf+ p, _6 ~9 s! }0 c' G
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- o5 D9 B$ I. T9 f! t│ ├─33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf
9 C! A8 W8 [. L5 J0 B│ ├─34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf* o- l; h( |. h/ e) ~8 W- w6 S
│ ├─35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf- W. [2 t" V9 \4 R* \6 R& J
F) N; T/ L( _7 A! F# H$ }( Q6 I│ ├─36. 说说信息流的前世今生.pdf& d) k1 R" ]* _
" ?& S( M, B* P# B7 |2 w! N3 v* X: A│ ├─37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf! E9 j$ V1 y6 z% G
│ ├─38. 推荐系统的参考阅读.pdf2 ?2 {5 {& a j5 M' a) i" h" A- ~
│ ├─39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf
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% A' }, y* z0 N0 U' G资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见4 J7 Q9 y. |- Y: T: }( @+ V4 q9 V
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发表于 2022-6-23 00:06:03
