推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。
课程目录：
1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4
2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4
3_推荐引擎-实现基础工程（1）.mp4
4_推荐引擎-实现基础工程 （2）.mp4
5_推荐引擎-实现基础工程（3）.mp4
6_推荐引擎-实现基础工程（4）.mp4
7_推荐引擎-实现基本的实时处理（1）.mp4
8_推荐引擎-实现基本的实时处理（2）.mp4
9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）.mp4
10_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）.mp4
11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）.mp4
12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）.mp4
13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）.mp4
14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）.mp4
15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）.mp4
16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）.mp4
17_推荐引擎 – 实践课（1）.mp4
18_推荐引擎 – 实践课（2）.mp4
19_推荐算法 -实现基础规则算法（1）.mp4
20_推荐算法 -实现基础规则算法（2）.mp4
21_推荐算法 -实现基础规则算法（3）.mp4
22_推荐算法 -实现基础规则算法（4）.mp4
23_推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）.mp4
24_推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）.mp4
25_推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）.mp4
26_推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）.mp4
27_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4
28_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4
29_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4
30_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4
31_推荐算法 – 实践课（1）.mp4
32_推荐算法 – 实践课（2）.mp4
33_推荐算法 – 实践课（3）.mp4
34_推荐算法 – 实践课（4）.mp4
35_推荐算法 – 实现关联规则（1）.mp4
36_推荐算法 – 实现关联规则（2）.mp4
37_推荐算法 – 实现关联规则（3）.mp4
38_推荐算法 – 实现关联规则（4）.mp4
39_推荐算法 – 实现关联规则（5）.mp4
40_推荐算法 – 实现关联规则（6）.mp4
41_推荐算法 – 推荐综合（1）.mp4
42_推荐算法 – 推荐综合（2）.mp4
43_拼装推荐结果（1）.mp4
44_拼装推荐结果（2）.mp4
45_推荐环境 – TensorFlow（1）.mp4
46_推荐环境 – TensorFlow（2）.mp4
47_推荐环境 – TensorFlow（3）.mp4
48_推荐环境 – TensorFlow（4）.mp4
49_推荐环境 – TensorFlow（5）.mp4
50_推荐环境 – TensorFlow（6）.mp4
51_推荐环境 – TensorFlow（7）.mp4
52_推荐环境 – TensorFlow（8）.mp4
53_推荐环境 – TensorFlow（9）.mp4
54_推荐环境 – TensorFlow（10）.mp4
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