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深度学习推荐系统实战
; W. h5 c, N; U% t├──01-开篇词 (1讲)
, j' M8 N/ B/ F c3 z, z4 Y| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .html 3.48M8 f/ T0 [; K$ M9 Y" ]& V. @
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .m4a 9.65M n( b* j4 C% [, t
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .pdf 2.78M
1 M* d( z) {! j6 c' C p7 w├──02-基础架构篇 (3讲)
! w/ O% m0 V( ~' o( y- l| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .html 4.58M" l2 X) f, {+ L/ i# K9 C8 ~
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .m4a 11.68M, L1 p+ h, j0 `2 Z" p5 s7 v
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .pdf 3.80M2 s8 t0 v3 @. `; I$ k1 ~4 J X
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .html 17.05M/ Y2 I5 z) X f e$ K. p" A
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .m4a 9.09M) @) L' d- M# B! d0 U- G9 w& |
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .pdf 17.25M
! H; k; e8 [5 I% C8 n4 N/ W) B6 O0 D| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .html 3.94M
( i3 D7 o0 {/ r5 H4 t7 Q| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .m4a 11.50M
' s9 }! s/ `6 \4 @4 u0 h) @| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .pdf 2.57M, {6 z5 D4 B( S: {& D
├──03-国庆策划 (2讲) 1 w3 g- B1 Z7 _
| ├──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 3.73M5 D7 Z+ c. |2 z% U, j
| ├──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
$ o3 O' g7 I( n5 P1 b& I8 ~' i3 F$ g, }| ├──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 2.47M2 K% H- d' Y- @# G
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .html 2.20M
: ~; H2 |8 b, \! Y; |6 r5 L! H| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .m4a 590.34kb
" v; |. Q$ c7 u| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .pdf 1.16M# G' J8 ?) x* M) v* b- b8 @
├──04-特征工程篇 (6讲) " }( U: m- W: ]; O) j5 M. p5 |3 I4 w+ z
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .html 4.59M( W( i, V D3 f
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .m4a 11.10M! U' a% `) j9 H8 o7 Y! X3 [( ~# N/ E _. d
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .pdf 2.89M
" f* [% H3 g$ o| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .html 3.93M0 T( u5 S0 C' r3 s! a4 p
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .m4a 10.94M5 G5 O$ _5 t1 L% e) q
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .pdf 2.45M" s$ W, i/ M4 o
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .html 6.19M5 g+ J1 \6 d) l6 s( w
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .m4a 11.96M+ B. U4 Y4 K, p4 o* C
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .pdf 3.63M
2 v9 h- n( Y1 r( b) u6 @+ p| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .html 6.44M. H; v* W) y' t' o0 F0 {) y _0 v
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .m4a 12.18M5 d5 G, s7 ]/ c9 v! l
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .pdf 4.18M9 [" H7 ?* h U9 Z
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .html 6.07M# l7 `% X3 }" }8 G d8 l# F5 C
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .m4a 8.39M+ n# U) a" M( R$ Z% G, v
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .pdf 3.90M! e+ ?. B n+ K# L
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .html 2.12M9 ^9 F9 S5 \& `- ]2 B
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .m4a 9.63M
9 u0 A& a1 d. N% a! s: J| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .pdf 1.15M6 {5 q4 E$ @0 U
├──05-线上服务篇 (7讲)
# H5 W2 j. h* l' y& P" P) M| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .html 3.79M
, _, }( H6 S/ J& K| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .m4a 9.88M% O! N( O# k( c3 I
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .pdf 2.34M
8 |+ O, e- c0 M. F" N! M6 h| ├──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
$ o& a+ N0 d# i" O J* L| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .m4a 9.70M5 p; i2 M7 L/ B6 S0 s6 d
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .pdf 3.63M
4 M- a' e4 X9 a8 Y" I4 {- ]| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .html 3.54M
# A/ V4 }& E) _( R, x* `| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .m4a 8.46M+ F6 T, C1 O4 |2 U6 y6 y. l
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .pdf 2.54M, ~) }; W# {. p
| ├──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. O2 s2 w P1 t4 H$ R B, G& f& b, |7 ^
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .m4a 11.47M
8 R4 G' m( b1 f| ├──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
5 Z+ R0 ~& q6 V" e+ ` K+ H9 P8 y7 b| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .html 5.27M( B* Q1 v- k, o9 r
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .m4a 11.78M
' @) l4 |3 t# Y8 w8 @$ I| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .pdf 3.76M; h# M1 |& @+ `' h$ c+ d% X7 l7 D3 h
| ├──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
( m1 K+ _5 N4 a$ F| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .m4a 11.04M
/ \ B+ {+ q$ b: G+ F/ x' U| ├──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
/ M/ Z ]4 ~8 [7 C; D1 G( _2 u( k" A| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .html 3.77M+ k1 l \3 b3 Q" j
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .m4a 9.64M+ k$ X" u$ E; W6 O- c7 ^/ \) ?
| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .pdf 3.68M
) p/ @) i9 z- G S├──06-推荐模型篇 (12讲)
* ~1 r: \1 _9 ~; N9 Z1 ?" `+ w| ├──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/ Z4 O r+ e6 ^3 A1 n, v6 M3 P
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .m4a 9.96M9 i! A. @0 f- M3 \3 A8 `( G+ B
| ├──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) n' I) _0 D3 n3 N$ d
| ├──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
9 U- E+ A* }; o w/ c| ├──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% L3 M6 H2 L7 m" P7 ~
| ├──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( B- B. }; h- I: ?& K+ E7 Y
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .html 5.08M* G% X- c6 z5 s3 S2 o. {
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .pdf 3.51M
) R4 l% r' d- z: F| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .m4a 11.14M
7 m0 M6 \+ j: q& @: I9 T| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .html 3.55M$ ]) j0 V/ M+ U0 J2 U
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .pdf 2.37M0 d7 M8 k% u) a, m5 T5 _. e
| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .m4a 9.28M& E/ W% _. V v [0 a
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .html 4.12M( f+ K) ?8 B; |- G
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .pdf 2.81M# S/ U( j2 _% q# {* e
| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .m4a 8.67M8 k( Q1 h: g5 _7 [- W) H
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .html 4.49M8 x- }: z9 N; ?( p/ x2 z9 g# _
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .pdf 3.16M' j1 S0 W8 E4 K! O9 E1 J
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .m4a 9.21M L+ u+ ~2 z7 N/ |, J3 }
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .html 5.47M) M3 j- r* n* M9 ^% g- J
| ├──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' E- h$ y a# \; \6 j v& V& U; g
| ├──21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .m4a 11.50M1 j/ B6 l7 B( u" y2 N" g4 q
| ├──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
/ h/ O \3 ^% d( k+ N2 \* l8 J- ~| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .pdf 4.43M4 H: L* H1 u. c% @7 [
| ├──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& v) i4 P+ A+ j E' j8 x( L! | k, e
| ├──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 7.39M' U" O# m5 I, v8 q9 `; P3 [" 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？ .pdf 8.19M4 x d/ Z* c( I' `9 T% _* X8 [' Y
| ├──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* V' V6 D2 P g. h
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .html 6.94M* }8 A* [# e' }$ L# g5 b
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .pdf 4.78M
" _8 x4 f' ^- j+ a% M5 ~| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理 .m4a 10.30M
7 q! t9 f0 ^8 ?$ s* ^| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .html 5.36M# t, k/ M) T! q/ g/ d: d0 b3 b1 }6 k
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .m4a 9.86M7 K! `2 _$ b$ O: e" N# `# J0 [7 M, G
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .pdf 3.55M
/ G% f( W) k) M0 E| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .html 2.17M
! E" E# i+ \ E( m; |* ~; m| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .pdf 1.26M6 w7 ?" j l- P
| └──特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .m4a 9.74M
; s# H# Q3 Y+ }. u, V- _3 \├──07-模型评估篇 (5讲) 3 ^" {0 H; ?! L" _
| ├──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( e3 s& f! _' t7 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
: B+ D/ e1 {- N; }| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .pdf 2.25M
( K! S+ ?; X2 t, R| ├──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
. b. z& K4 C+ f( B5 L6 }- g) ^| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .m4a 14.23M7 S3 X; j) B" D! v/ m
| ├──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
! c% V# T8 O$ G+ b3 \: S| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .html 3.98M* R7 ]9 f& X3 s/ w1 f% v
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .m4a 10.99M* {: ?0 A Q6 @; [+ \2 W
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .pdf 2.69M
, `* X. ]/ F! f* r" G' c| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .html 5.64M# ^3 p. y1 m- u, {
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .m4a 11.00M
3 V) S' f4 Y2 G3 a/ {$ P2 j7 t| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .pdf 4.28M
0 O. M* R, A9 E, G| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .html 3.61M+ y7 f, R" g' y3 ], f
| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .m4a 6.71M( b- V6 ]3 {- h% g" K5 ~' S
| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .pdf 1.98M
2 b! q, ~8 I) ~( a! E- o2 y8 c4 q├──08-前沿拓展篇 (6讲)
6 @! W! T' d; o1 a# U: s, n| ├──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
0 ?' n! Z3 ?+ x2 m- r| ├──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
- ?% t4 F) z. W' ~9 b4 n. B| ├──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
$ N0 S$ Q) v! q" i5 p" {( W4 n| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .html 8.13M
* r' k, A8 b) k9 ~8 y" Q2 t! N| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .m4a 10.74M! q' ?" N' o) h& n5 T
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .pdf 6.33M' X& Q7 n7 J. G9 A' 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( J$ ^. k* |$ e* J" L( \3 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
% k; q+ w( [) Y1 |6 w+ P( s| ├──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 3.28M! m8 T+ f3 O8 _* `2 o0 m$ E) H# J
| ├──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
& F" F& @: x$ k7 T) M3 X| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .m4a 9.43M
9 z2 u3 ~# q( V! i( |, M| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .pdf 5.67M
& j' X, _/ x f! o1 p n* Q; X' c| ├──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
4 ^& O2 q# D+ M1 H| ├──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
: ]9 ~* b( I- d# L" B1 K0 F| ├──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 2.76M" n: L A W. o/ |) `6 F5 t
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .html 5.83M
* m0 A/ P" T6 I* r4 A! y| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .m4a 11.53M2 \! l0 g. S' |
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .pdf 3.68M
3 m, n! F% [; a5 w└──09-结束语 (2讲) * Z) a% e2 _) V. X
| ├──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
6 g1 P1 {( Y( A+ j' H8 ]| ├──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
" ^/ E6 l, A) G# Q| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .pdf 3.64M6 Z# {5 W }, q; Z- k8 N
| ├──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' V% K- q- l/ h6 s/ ]# ]
| └──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
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1 i+ N6 m" k. G/ Y( i: y2 X L) Q" M6 [) ~
; [% U! ?+ d. G6 w6 B9 T7 x; G3 } k7 ^. s4 E
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发表于 2023-5-28 22:21:02
