三十六式教你玩转推荐系统，资源教程下载

资源目录

│  ├─00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3

│  ├─01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3

│  ├─02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3

│  ├─03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3

│  ├─04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3

│  ├─05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3

│  ├─06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3

│  ├─07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3

│  ├─08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3

│  ├─09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3

│  ├─10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3

│  ├─11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3

│  ├─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

│  ├─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

│  ├─14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3

│  ├─15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3

│  ├─16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3

│  ├─17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3

│  ├─18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3

│  ├─19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3

│  ├─20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3

│  ├─21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3

│  ├─22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3

│  ├─23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3

│  ├─24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3

│  ├─25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3

│  ├─26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3

│  ├─27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3

│  ├─28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3

│  ├─29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3

│  ├─30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3

│  ├─31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3

│  ├─32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3

│  ├─33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3

│  ├─34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3

│  ├─35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3

│  ├─36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3

│  ├─37 推荐系统的参考阅读.mp3

│  ├─38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3

│  ├─01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf

│  ├─02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf

│  ├─03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf

│  ├─04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf

│  ├─05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf

│  ├─06.从文本到用户画像有多远.pdf

│  ├─07. 超越标签的内容推荐系统.pdf

│  ├─08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf

│  ├─09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf

│  ├─10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf

│  ├─11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf

│  ├─12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf

│  ├─13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf

│  ├─14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf

│  ├─15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf

│  ├─16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf

│  ├─17. 简单却有效的Bandit算法.pdf

│  ├─18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf

│  ├─19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf

│  ├─20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf

│  ├─21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf

│  ├─22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf

│  ├─23. 实用的加权采样算法.pdf

│  ├─24. 推荐候选池的去重策略.pdf

│  ├─25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf

│  ├─26. Netflix个性化推荐架构.pdf

│  ├─27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf

│  ├─28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf

│  ├─29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf

│  ├─30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf

│  ├─31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf

│  ├─32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf

│  ├─33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf

│  ├─34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf

│  ├─35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf

│  ├─36. 说说信息流的前世今生.pdf

│  ├─37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf

│  ├─38. 推荐系统的参考阅读.pdf

│  ├─39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf

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