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深度学习推荐系统实战1 x6 C8 H4 P- h* T6 C% ?
├──01-开篇词 (1讲) 0 I( L; d& K( l
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .html 3.48M3 w @: n8 h% Z6 B% e: w
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .m4a 9.65M! G* T, ]. k2 V2 V+ d
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .pdf 2.78M
% c4 u! H2 g) f4 r* \9 T* a. W, R6 N├──02-基础架构篇 (3讲)
6 |. O- P' m E" T| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .html 4.58M1 d9 ~- J% h1 @" ?1 {% y4 Y% [1 ^
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .m4a 11.68M. ^8 `2 f* u _+ e7 m* k
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .pdf 3.80M V# |, M7 `1 a& H. ?
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .html 17.05M
/ V L* V1 N/ B0 ]| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .m4a 9.09M
& [, f% u+ Q" d7 w6 Y' @| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .pdf 17.25M
/ q4 a; e; Z0 l0 Z9 Z k| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .html 3.94M0 a7 l6 j; T7 @- X+ q8 N3 H
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .m4a 11.50M( f. b5 q' y4 g* o
| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .pdf 2.57M) n9 ?& s0 U( g! H+ W
├──03-国庆策划 (2讲)
4 k; n0 C& ?( I% s1 t* V$ y8 M| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .html 3.73M
~* Z3 e+ m6 z" p. K1 || ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .m4a 5.82M
$ `. {4 T2 a5 f. v: W0 W| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .pdf 2.47M' V$ t: a! B6 R; G
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .html 2.20M2 _, w9 f8 w1 D% G
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .m4a 590.34kb
) K! t7 j! V8 @| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .pdf 1.16M3 _* c/ x7 p6 k, k5 t" }3 ^2 ~
├──04-特征工程篇 (6讲)
" w( \' I: F) Z; M5 [2 i6 R; t0 w| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .html 4.59M9 l& q7 P% k: g% G% N
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .m4a 11.10M; j; ^7 N5 V* D$ O
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .pdf 2.89M
) W( p1 Z* M0 `+ g% }/ l5 w/ H o| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .html 3.93M, k* \. K8 |' E0 e
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .m4a 10.94M) y5 D; k1 q$ W$ `% `
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .pdf 2.45M
. u g8 B. E( M/ t" n| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .html 6.19M
6 Z" U* Q5 o2 X, z! k& R0 d+ h| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .m4a 11.96M" [+ W* z N1 d: G
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .pdf 3.63M
+ q3 W" s& G8 d; g& \6 b| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .html 6.44M& |. m; E2 Q0 p7 m B" K
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .m4a 12.18M0 w1 \6 o3 e4 \; Y7 c# R/ o! U
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .pdf 4.18M
1 C% A+ l+ r7 K6 C! [ J2 j| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .html 6.07M
0 D# p/ S+ G0 r8 h9 u+ || ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .m4a 8.39M
4 v+ t) t2 \0 ]| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .pdf 3.90M/ ^ S/ q; G! h* P
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .html 2.12M" H# h7 k/ ?0 A
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .m4a 9.63M
* X# F' f& f: \+ W8 m8 c| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .pdf 1.15M& M9 w" p) K' y2 V! y
├──05-线上服务篇 (7讲)
' t/ I7 Y5 d/ ?| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .html 3.79M
0 ^0 U0 U `! D: w( ~| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .m4a 9.88M u3 u7 P; F1 U- o% }
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .pdf 2.34M* o3 m( y; b1 z5 R3 l. y# u
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .html 5.60M
; q0 v9 @% M/ Y! @% e4 J| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .m4a 9.70M1 B' t0 C2 h0 V( N
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .pdf 3.63M2 A" S' J" U/ G5 c( ~
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .html 3.54M
( D: M7 ~% o+ g7 p( r! I; U| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .m4a 8.46M
3 [0 t: J. H- y; h| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .pdf 2.54M( ~( b4 c, l3 @- @2 e$ s5 p$ F" T* g
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .html 5.38M& ]+ K8 X/ w# Y5 W
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .m4a 11.47M9 }, `* Z6 e5 I. o
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .pdf 3.66M
* F: K% A: P T- N2 X" n| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .html 5.27M# r- u: N" n5 f5 B9 R
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .m4a 11.78M
0 C$ L7 h3 ?4 D$ x3 }| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .pdf 3.76M
* m# i( v( l4 F+ K$ y V _) `| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .html 13.51M
9 d2 ?7 @, {1 x+ f; F7 Y m8 Y| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .m4a 11.04M2 H& @- |& e" ?; J
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .pdf 10.03M
+ I: S& A) _& o4 Q| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .html 3.77M0 y( J* |& r: Y, W( N( n, C
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .m4a 9.64M
# x6 v( G# `9 i- c! B8 S n0 l| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .pdf 3.68M2 ]5 ?1 Y- R3 w C! r
├──06-推荐模型篇 (12讲) $ u n% E, x: q3 Z2 N' k; c
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .html 5.48M
! d$ @" V/ |. \- T/ h# H2 p: A| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .m4a 9.96M
7 q& }: }0 a2 p, `| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .pdf 3.43M
: `% {6 ^: K8 |- }0 P8 o0 X1 P( }| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .html 5.86M
( C4 D$ {# Y# d! A+ L| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .m4a 10.87M
/ ]4 [, ^, B! z# o| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .pdf 4.10M
( Q' N* n7 \6 ]4 d/ l| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .html 5.08M# z0 M" g& X) u8 V
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .pdf 3.51M% E( b: x( `: R$ s7 T9 y
| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .m4a 11.14M( {7 Q/ S4 X2 D2 z* y" v
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .html 3.55M
& W( j; ~7 `4 Y3 t( o. B* b+ x1 h: V| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .pdf 2.37M
( w9 Y' t1 O# C6 m+ F| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .m4a 9.28M" ~8 f2 k9 G$ W' P$ N$ D, U ]
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .html 4.12M
0 N* j( \7 G: m. |9 ?| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .pdf 2.81M
+ H0 s/ U* K( V4 \& A% t+ ]| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .m4a 8.67M7 d7 s- Z4 e% Z. `& X% j9 o
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .html 4.49M
( f/ E0 }/ c" Z| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .pdf 3.16M; u6 @' K7 `5 N" }
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .m4a 9.21M
+ Y3 e7 ]) z* v| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .html 5.47M3 @/ M6 u. l- W9 t. O
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .pdf 3.79M# M! R! E# f, ~! u
| ├──21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .m4a 11.50M
S" g1 g* b7 X" l| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .html 6.48M
2 E% u: g+ k7 p9 X* ?| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .pdf 4.43M
/ y$ ~! ~9 n1 Z, p| ├──22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .m4a 11.05M
/ C. N. Y; O% ]$ z2 x| ├──23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ .html 7.39M5 f8 [% ?" X! ^9 S
| ├──23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ .pdf 8.19M
3 j z! G+ l _; {& {+ z| ├──23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？ .m4a 10.38M' u+ H! v1 L7 G- I5 R c
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .html 6.94M; s$ A, d* _) @% e
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .pdf 4.78M
: w9 l! x. Q; L* z) [| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理 .m4a 10.30M
2 {1 o2 o4 }" {3 y) y! d| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .html 5.36M9 G+ w/ J/ Q V' T5 B
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .m4a 9.86M
0 G# O. w( ~0 @" N1 W% E: q| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .pdf 3.55M6 K7 ~0 x" s0 _3 J
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .html 2.17M5 K' D1 S/ L' W# p C
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .pdf 1.26M) I. f# X8 p, D) c
| └──特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .m4a 9.74M
0 c `' W. a) t& G& ~# ?├──07-模型评估篇 (5讲) + u3 ^) K! u+ O$ z: f4 D" j4 ]5 o
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .html 3.28M
7 B* V6 B" h, s$ \| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .m4a 9.22M: F0 }4 Y5 \9 F; `. \# c- H: Y
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .pdf 2.25M9 L7 E2 s- e( y1 f. ]/ i% Y
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .html 4.55M
+ s% v- h1 {$ q: ?, B" D| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .m4a 14.23M
5 p$ A6 E- x0 O| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .pdf 3.15M
/ A, R- j. Y V| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .html 3.98M
2 z9 o. \7 f2 _( F; a" W- O| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .m4a 10.99M
" L2 A; I% C0 ^ m% s' C3 e| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .pdf 2.69M
( P+ _2 I- s0 u( W9 g; `| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .html 5.64M0 e$ u7 i" V: D5 t- g/ ?8 j
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .m4a 11.00M
( l! |- ?" v+ P| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .pdf 4.28M
, a( l% ` j8 r" k| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .html 3.61M
, ?$ D2 U) M- p" r| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .m4a 6.71M
: s7 n) ^% m3 e9 f% N0 ^| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .pdf 1.98M$ v; z, {4 [ Q' [6 r
├──08-前沿拓展篇 (6讲) 4 A v6 c7 X8 U* T; e+ @' p
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .html 4.62M- f5 \3 p. K2 e% Q/ n+ R5 a: Y/ C
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .m4a 12.21M# E7 M4 n& z* J/ D
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .pdf 3.13M& ]0 `( x, b9 ]+ Y
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .html 8.13M2 f& R; ?- G. T* V5 J. W9 Q
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .m4a 10.74M5 p# `+ w: @- E# W6 m4 s4 r5 J; G/ X
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .pdf 6.33M t3 e! \) ]0 {6 [3 H
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .html 4.51M; D- |2 y$ _, W- g `
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .m4a 9.17M
6 N- z" A: E6 {. v( X| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .pdf 3.28M4 U5 [) d/ K6 k- }+ Z
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .html 9.10M) b; z/ [& j5 A3 t; u+ S
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .m4a 9.43M6 U3 F6 J" W1 m% _% J$ @% }) z
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .pdf 5.67M9 B- W' i/ O0 w) f% u
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .html 3.73M
( E$ I0 B; J4 v+ {! N! v7 S3 q0 j| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .m4a 9.59M
; k; E; f& m) P$ g0 }+ P7 @| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .pdf 2.76M5 l, z/ n( o' L( }3 E4 ~
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .html 5.83M, w/ v% {9 M# b$ j% D
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .m4a 11.53M% h# m- K& u4 Z! R1 J: p
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .pdf 3.68M: H3 B# I' [8 A# |
└──09-结束语 (2讲) " n* x0 I5 D$ O* h$ q" I* I
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .html 5.21M: `9 T4 [5 a7 o
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .m4a 10.73M
: {+ K; A( Y6 t" d6 C# I) f# o| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .pdf 3.64M2 K0 X, ^' }2 V
| ├──35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！ .html 2.42M/ k$ z+ E! F' R; g* X9 E
| └──35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！ .pdf 1.40M
5 `2 O! _0 h [
6 m, \9 A; ?& w+ s7 e; z* K2 t. d6 `" x- v3 Q/ C
3 N7 F# V& D' S' H
7 r; ?$ T2 t U+ D- F! ?5 G/ [, @6 `1 C0 ]1 Q4 G+ d" c% }
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发表于 2023-5-28 22:21:02
