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深度学习推荐系统实战
9 c/ j3 {1 Y/ J; Q5 X├──01-开篇词 (1讲)
* q6 f h( [7 k! l2 p$ E| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .html 3.48M2 z2 R5 ^1 B0 s' A
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .m4a 9.65M2 N1 f1 z% s# ~2 E
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .pdf 2.78M2 o4 f" Y4 M. l! F3 k# o* k
├──02-基础架构篇 (3讲)
" i& S9 x9 y5 o| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .html 4.58M$ f/ `' m8 {" `. y
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .m4a 11.68M
2 T& y) b) A- x6 w| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .pdf 3.80M
7 e: m* k, v' _' h* c| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .html 17.05M
1 q0 i& P$ s; D1 c| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .m4a 9.09M8 o, S2 c, h7 ~' I% A8 v; _3 n
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .pdf 17.25M, z( W0 U7 K: N( y/ A1 o
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .html 3.94M2 U, ^$ B3 q0 @/ R; ~4 I
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .m4a 11.50M
% J0 B4 l/ F" `8 D| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .pdf 2.57M
7 B6 g& W( k% [0 [5 \' b: J├──03-国庆策划 (2讲) 4 |' Y" g2 H& `9 r! T% ~# N+ J# I/ N+ v
| ├──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# \5 n2 W; W" x0 a; V L0 _: x" K. u! ?
| ├──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+ D; _! q* v$ W2 u9 w% W& h
| ├──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
2 |1 @& ]* v& G) s a& u| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .html 2.20M
. u; N( h i# E& R' Z$ Y# L| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .m4a 590.34kb. [( S: \" D h' U1 P, [
| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .pdf 1.16M. I/ M1 o& S1 {( T" s
├──04-特征工程篇 (6讲) - m2 U; e8 l9 k4 O/ k5 K. z# e+ T9 {
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .html 4.59M
- j" [4 x* h$ i2 F4 w| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .m4a 11.10M7 V* H$ V- u# ~0 T z. e
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .pdf 2.89M6 _# i1 Q: u; o
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .html 3.93M& n0 S8 E7 W+ O6 U* a
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .m4a 10.94M
2 {& L% C4 `2 e| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .pdf 2.45M
9 |2 F$ E+ T# P9 u| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .html 6.19M% j6 k2 M( n* V+ H
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .m4a 11.96M4 |: a% d/ H0 e: |
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .pdf 3.63M
% f* g$ p% T9 r6 d| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .html 6.44M
9 J0 p) |& h( `+ r( E; C, I2 G| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .m4a 12.18M
- U2 N+ X* X( n1 m8 b& l# n| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .pdf 4.18M
5 _! \( u7 k) W. I; Q7 i9 e/ D| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .html 6.07M# i# F- t( H7 d# g& b/ A
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .m4a 8.39M. L' }; r3 h' W4 C# D8 D
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .pdf 3.90M9 ~- ~# x. x7 X; |- N% p
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .html 2.12M
' D+ O {9 v4 }7 W; q+ [& o/ j| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .m4a 9.63M
+ M) n- k& q' H& p% I| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .pdf 1.15M
/ Z/ f! P: W% ^├──05-线上服务篇 (7讲)
^+ y7 L: D z8 D+ [| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .html 3.79M0 Q) O5 g& h. [0 B& j
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .m4a 9.88M
4 D8 D" p* H0 x6 c* c$ C# O3 {| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .pdf 2.34M
. S* X, k& @. c| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .html 5.60M
- q, ?/ e; _/ C% W$ O2 l) V. W& t; R| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .m4a 9.70M6 N3 N( X, R$ F& W( V" C& z
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .pdf 3.63M
2 G$ t( _; l3 ]# |! r9 k| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .html 3.54M
6 M- ?6 [5 e7 K( {7 L1 {( _| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .m4a 8.46M) q+ m8 j+ P% T3 B% @
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .pdf 2.54M
+ L# b" N) T$ h| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .html 5.38M- S% O H* g2 o7 L6 E6 l
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .m4a 11.47M1 g* X* p; J1 R! Z" f0 F
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .pdf 3.66M n7 q: c! K! H# v
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .html 5.27M
6 Q }% N- g5 V5 B! _| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .m4a 11.78M' T" r5 ]; R, k ~6 h% ^1 {# J" g
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .pdf 3.76M9 k- ~& \) X% S8 H+ j" s( c7 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 13.51M3 r* L4 {" u; D2 g+ _6 a
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .m4a 11.04M5 {4 [( X$ Q/ u2 v4 [& A
| ├──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% X/ c) K; P3 e
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .html 3.77M
0 G6 a7 H- R' w" x- h| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .m4a 9.64M* K1 H S; ~+ r k9 q
| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .pdf 3.68M
$ Z9 H4 A7 I! z; e├──06-推荐模型篇 (12讲) 2 J; h" D" b7 B; d
| ├──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* Q# c9 h, E+ ~
| ├──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" t1 A8 x6 ^% @1 {5 L/ l
| ├──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
4 y, @3 Z; f" S2 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
2 l2 C. x y# M" M2 C2 ^8 I3 f. 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: W( I; ^3 C) e" w
| ├──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 4.10M3 L: }( m; J, u4 x
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .html 5.08M
( l4 G* h9 G9 ^9 O2 I| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .pdf 3.51M
0 D' _/ d3 g5 ~( F; U7 a| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .m4a 11.14M0 L- [9 V( n- C' [; Q! C
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .html 3.55M H3 f$ h) @$ |8 Y
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .pdf 2.37M
5 V9 Y" ^* |, |0 R& p% J| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .m4a 9.28M
9 f; z0 W3 k. V, q| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .html 4.12M
9 y4 H. x: g% `; c* E- y| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .pdf 2.81M! T7 d+ N$ `) N# @0 n
| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .m4a 8.67M; G. R0 W* a$ ?5 Z
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .html 4.49M
! q% [( _. Z" @9 L8 @2 V0 Z% d* ^| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .pdf 3.16M7 f' T6 E& S% S1 b1 ]# z0 _+ w
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .m4a 9.21M
$ ~$ A8 m0 d6 l6 G| ├──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) c' L; u; `0 c, K( m( h
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .pdf 3.79M5 b- \5 J! h, G9 t, S
| ├──21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .m4a 11.50M2 X A N0 f q1 j
| ├──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/ J9 G) ~2 f; V1 s: ^
| ├──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, H# L& i `1 ^1 ~! X D: d# R+ i4 v1 l
| ├──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, `% A# M/ b. A3 q/ `+ I+ H( 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？ .html 7.39M7 P+ Z1 j/ {1 B8 X n& ?2 Q5 i
| ├──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 K# C2 |6 c$ e, R) I! A0 J# v| ├──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: X8 p5 }0 l7 {" D
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .html 6.94M& q) z3 }+ i: @. W. g8 a) z8 Q) U
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .pdf 4.78M& c9 @/ L- Q9 f- _; n
| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理 .m4a 10.30M3 x4 B8 X5 o& w8 u
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .html 5.36M
9 M. _9 A& Z% k1 G: N| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .m4a 9.86M, j2 \- a, S3 A, P$ Y: B
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .pdf 3.55M- a* [! e y' k4 A
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .html 2.17M& d( y7 d! ]% H$ Z2 ^; |
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .pdf 1.26M
9 a$ u$ X) g: t$ H' j6 U2 r| └──特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .m4a 9.74M
3 M1 a$ N3 x' X8 l* W% r" j├──07-模型评估篇 (5讲) ; U& s" H1 P, e4 r9 _5 ~$ ~
| ├──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& P+ ?) k9 Q. o* y4 [; Z
| ├──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
& H. ~. ?/ n0 R2 L| ├──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
/ o E3 U/ |! h/ F C1 e| ├──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
1 f- w7 _! i: M% w1 w3 z& L| ├──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. l4 M6 a& B9 r# S7 v0 _
| ├──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
+ P; [+ x" I7 ~& {| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .html 3.98M3 I) u, n+ n& S: P, d
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .m4a 10.99M: T, U3 d/ n: ~1 [ H
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .pdf 2.69M7 a' C. e N) M- Y
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .html 5.64M6 }6 o/ y( d5 m
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .m4a 11.00M
8 X0 t8 F b P+ {& A| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .pdf 4.28M
/ ~9 l3 J3 p, p9 d" Z( Q a| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .html 3.61M
* t& A7 n- n& s. y6 M. S| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .m4a 6.71M
$ A- J" d. E5 h| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .pdf 1.98M
0 W9 |9 X6 l2 M9 d% T- x. Q, f├──08-前沿拓展篇 (6讲)
, e) }$ a4 y9 _+ E| ├──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
8 u6 C1 V. R0 a* l* r- a| ├──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 12.21M3 U! U2 e/ X* ~" `7 p8 |; i2 O
| ├──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 3.13M8 ?; b6 l ~) s8 Q" u N
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .html 8.13M
7 d! V9 B( P6 g# M# Z n1 ?8 ?- R| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .m4a 10.74M
0 B1 m# I @8 m1 e. B6 F. j5 |8 p| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .pdf 6.33M- h. p, x: M- H1 v% t
| ├──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( d5 x' Y' F6 Y/ ?7 y- b0 Q
| ├──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+ B6 x' W9 G! ?8 K
| ├──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
. q) p* s+ A% N; c7 I( v& h2 ^- [$ Q* V| ├──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
7 j1 s1 H! H! ]: d" P# P+ [| ├──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
, N+ n' J2 H! _: w/ Z) w z| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .pdf 5.67M
0 a' P5 k/ I# L+ L: h: y% x- g4 k| ├──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
: D {3 n# `+ k- b| ├──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
; S" ]; ^, l+ ?% f 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) O, s! i L/ k, t0 y- _5 Z
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .html 5.83M
3 t5 W& T: e: ?3 k7 j| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .m4a 11.53M+ ]1 ?- O* R# m- g. @) ^) [# Y
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .pdf 3.68M) s" d0 M+ @4 a) d2 E# Q
└──09-结束语 (2讲) 4 S7 G- U. y- R m. n
| ├──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
8 V2 A H9 z5 Q* R! }: || ├──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, q4 Z5 M2 H0 i0 ~* M
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .pdf 3.64M8 c6 o v0 p$ H1 B, R/ O
| ├──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% B+ n, {0 w8 |+ ^: [: R8 f; V# u
| └──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
b. z9 r L4 S8 l7 e E* g0 e5 ?% G6 r/ }" ^
7 D- X8 J, ?" Y9 f3 k5 ?: e
m( S; O |. N
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发表于 2023-5-28 22:21:02
