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深度学习推荐系统实战+ }8 k Y/ A3 i
├──01-开篇词 (1讲)
4 W% q* N# ]& `% y" d8 f' `| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .html 3.48M$ t: {8 B8 W% H' e, c- Z% A1 s) z
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .m4a 9.65M% h0 d9 g& i. K( h( D' B! }' q2 T; i
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .pdf 2.78M
. o: w2 t! a7 V V├──02-基础架构篇 (3讲) + n8 _* |8 |( @" i) L! C
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .html 4.58M6 ~, Q% H5 @+ B
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .m4a 11.68M5 i- s& l/ B m
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .pdf 3.80M
- ~" K! J0 s6 a| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .html 17.05M( _- g9 m% T. \* I# s( B9 ?$ J
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .m4a 9.09M) I" O C7 H; ?$ }+ i
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .pdf 17.25M
5 h8 d: u7 s1 f| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .html 3.94M4 V( g' J* k8 X# R# }
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .m4a 11.50M
* u/ i6 U) \4 Y1 H3 H {) N| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .pdf 2.57M7 F5 f4 I' t2 F& t/ k' Z
├──03-国庆策划 (2讲) . C+ e. O" C! N) g/ F" r& }
| ├──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& Q5 _, z5 [+ s2 U( X c* 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 .m4a 5.82M4 R# B% U# ^% N6 x
| ├──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" J L2 j+ A5 i$ Y. y
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .html 2.20M$ h) Q; i, D5 g* T. E( P+ a
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .m4a 590.34kb5 s0 B& m: @6 o& I, |
| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .pdf 1.16M
6 F4 a3 N& H) b8 H4 H├──04-特征工程篇 (6讲)
9 N0 F5 f+ o ]| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .html 4.59M3 h) n# Y9 d. T9 g8 _5 p8 L- c& c. z
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .m4a 11.10M' C- j% X- L& O: t7 ?$ P
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .pdf 2.89M1 j' q$ d" d- D& V6 W, M0 X
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .html 3.93M
' |# N+ x: a: k/ l| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .m4a 10.94M% m0 u9 P) W1 c; D
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .pdf 2.45M
* m1 H) N$ H8 `| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .html 6.19M" B4 `: e: O% ^/ X5 {9 C
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .m4a 11.96M
5 `( D: n/ {" [. y8 ?9 R| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .pdf 3.63M# c5 S+ Y, |/ N* q
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .html 6.44M4 P8 J- z6 q- [ S
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .m4a 12.18M
" u- h4 y# y1 j| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .pdf 4.18M
* P+ p. ^. G- q) S- u| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .html 6.07M
- E" `, N& n6 D- L| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .m4a 8.39M
$ u l4 i. z# A7 |# P$ U; x2 S| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .pdf 3.90M
' {1 V% D( j* U' N4 T% @; J| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .html 2.12M- c* ~' x4 W( }# F
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .m4a 9.63M/ m1 G" C n& [
| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .pdf 1.15M
2 w" q ?7 t) f+ _( j" g├──05-线上服务篇 (7讲)
}* Q, ~# X- L| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .html 3.79M" u% {3 i" A- C. W
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .m4a 9.88M3 C% G+ n4 `1 M& |. W
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .pdf 2.34M
1 ^- }0 N) x* L7 m0 ?2 q8 x& I| ├──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# Z8 y H* j) U* E
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .m4a 9.70M
# M* y8 I+ m% C% Z! ?- c X/ L6 O| ├──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
- H, T# a; p+ p6 D| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .html 3.54M
6 r3 U; V3 F* @& @/ C0 [8 q2 L| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .m4a 8.46M/ m+ q" d' U4 f- G( o
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .pdf 2.54M
5 h+ G( |8 J% g| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .html 5.38M0 v, K9 M! q( ^' s
| ├──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
9 E$ D) [- }/ N- B% x8 R| ├──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+ o2 U6 B5 S' s+ h, p' g! s* ^
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .html 5.27M: W2 S: ~1 e- U( L. D
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .m4a 11.78M
) A Y% ^! P7 x( T| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .pdf 3.76M' K& _. D) A- S
| ├──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
1 L. P% m0 n& O4 C( Z) G2 _2 v| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .m4a 11.04M8 v3 x9 c, f9 P4 G0 R5 j. m4 p" d
| ├──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
/ ~% C' i- K7 \, F1 `! O| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .html 3.77M; ]* {, f j- |5 ~: N
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .m4a 9.64M* G7 o( [0 d, g
| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .pdf 3.68M1 k$ W3 r% U N. j d% j
├──06-推荐模型篇 (12讲)
D J4 |3 r% a| ├──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
/ {8 g. G6 ^4 B! b9 N& E( ]9 |4 ?3 c| ├──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, f9 W8 m1 J& Y8 D' o8 M! z8 k
| ├──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 [+ W/ E, @9 W. ?7 |+ I4 M3 B0 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？ .html 5.86M4 y( o& K0 Z N' v
| ├──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: Q0 Y: u) U& ~; o. H; \ f- {2 ?
| ├──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
. q1 h! Y6 l9 V( ^| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .html 5.08M
! D9 X* h. |# f' V| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .pdf 3.51M) B! s1 y, @5 _" ]
| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .m4a 11.14M6 y+ _& b: t! I
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .html 3.55M* H2 K9 h' T- I: i/ e) u9 t
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .pdf 2.37M
. \, N0 j- w. G5 T5 V) T| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .m4a 9.28M
. o% d- Z2 ^% P; Z| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .html 4.12M/ ~) G" ?, y! F/ m0 t r
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .pdf 2.81M
0 b8 G' M0 j- p4 J| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .m4a 8.67M
1 C" L1 ?* _5 ~6 z6 J| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .html 4.49M, }% u4 z; X7 ~: R; ^- H; q
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .pdf 3.16M" G: ?* R* D+ A9 ]! Y/ W
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .m4a 9.21M7 h0 M- R J: }" ^1 U w" D
| ├──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
: F9 N1 ?- H: K| ├──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
+ b( Q( ~0 v+ a' `+ _, Z- i. o| ├──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
+ T6 K1 \, S1 G9 o \ y: P* S& @ }| ├──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
& e+ P+ R2 o2 Q4 C" f( l" p| ├──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" o, J- P2 v+ A) _5 m
| ├──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% X- A6 E: S& x4 k: `7 A
| ├──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
; ~# K2 b# l6 D' Q/ w| ├──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 j# p5 c9 [( I4 n- k& @
| ├──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
3 h' n% |# n$ a8 y' ?9 b/ M) a: s| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .html 6.94M* [3 v5 T" y: W9 Y4 ]
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .pdf 4.78M7 x7 Y& p7 d$ t7 a( e1 L
| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理 .m4a 10.30M
8 ~' O5 K* H2 Z- D a- h4 q! [7 d2 J| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .html 5.36M
$ W$ z1 w9 \+ L0 q| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .m4a 9.86M/ o2 p' T% c. k! K8 \0 I7 C0 e
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .pdf 3.55M
* ]8 ?9 E, F8 F5 \| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .html 2.17M. _6 ^: {: f& a6 v& n$ n4 N) W
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .pdf 1.26M$ _2 ~0 {2 y2 g
| └──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 l% F5 V0 C% Y% ^$ s├──07-模型评估篇 (5讲)
3 P$ L+ H' J2 z8 a* Y1 R| ├──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
0 X) r! v. G! a" ]| ├──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
# @; e/ y) A4 p3 o* H& c| ├──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& h* J8 i- ^) p7 k; h
| ├──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
( k6 Q( G+ a6 B" W) ]8 ?| ├──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
3 a; V' y" L) R3 z( \% `| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .pdf 3.15M9 _3 `% r& X. G6 W' r' t) S J$ ]
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .html 3.98M6 ~# v8 j4 b! v( f" u- I
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .m4a 10.99M3 J6 K: m) N/ H. y
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .pdf 2.69M. f' l4 P5 V7 { s' _
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .html 5.64M2 U! R1 Z6 ^7 J" {) F# G
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .m4a 11.00M
& w: J/ g- s/ e) w# _| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .pdf 4.28M
# _1 T) _0 J4 m- q" S, F+ Z| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .html 3.61M% n) |" D' C' Z& S" g8 Z2 @+ R) f
| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .m4a 6.71M9 G& j+ y$ ?: r; ?/ d' Y5 n
| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .pdf 1.98M
! _! r! o; A2 R& q' y9 ^├──08-前沿拓展篇 (6讲) 4 V$ E/ S8 v! H7 }$ Z7 O8 T
| ├──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
; I) ?% D$ e+ _$ c' Y| ├──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
- }3 B. G+ l1 @" J| ├──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% R& D: l7 b' k# z1 K2 u" w
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .html 8.13M. a. F! W$ d+ M- O; ?
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .m4a 10.74M
w1 h. T8 T2 W4 W4 w2 y4 G| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .pdf 6.33M
+ N4 m& r3 Q* m8 J9 W| ├──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
+ b. B: `1 o- y4 r5 \& b6 ~| ├──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 9.17M2 R& X6 {; t* ?$ C( 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？ .pdf 3.28M0 B8 \8 {) S; L
| ├──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
! L! X4 l% b/ a/ a4 [+ J) L| ├──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
! z! u- U3 r( v# D0 Z8 S$ j| ├──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% D$ Z5 l4 e* D9 Q. P
| ├──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 3.73M3 {( e! b# d! \' 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？ .m4a 9.59M
: J j3 I# S- x4 _* V| ├──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$ h4 t. ]+ ?$ [" P* v# p/ r. F; q2 m
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .html 5.83M
+ d& C: A! d! k5 c| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .m4a 11.53M2 Z* |, P, B/ v
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .pdf 3.68M
8 y5 i" l n# q5 [) o└──09-结束语 (2讲) ) U. `3 x+ a g4 n2 _: z* W( Z
| ├──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
+ X6 P1 Y4 X5 D: s0 m6 A) X( X| ├──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
2 I7 R, u9 r6 F6 j; ?3 p# d j| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .pdf 3.64M
9 y5 G: Z% R* K% d! ] w2 } P| ├──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
6 e. V6 W7 S* Y: F, E/ {, m0 w- ~| └──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 1.40M2 i6 y/ ^- `! ~1 O
/ n* F0 `4 n& ]6 R3 H# F6 F
& t4 {9 {$ m$ |$ Q% o1 g0 J
: H6 M" l* i# o& q( o8 _9 k5 U0 H7 l1 q, H( ^
4 n; g% x0 c1 }9 x! F- J3 n# v资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2023-5-28 22:21:02
