资源简介

推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器，相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战，带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术，让你不仅可以胜任业务需求，更能拓展职业发展的空间，在白热化的竞争中脱颖而出！

资源目录

——/计算机教程/01MOOC/106-561-全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力（完结）/
├──第1章 【前言】初探推荐系统  
|   ├──1-1 前言--关于这门课[天下无鱼][shikey.com].mp4  47.21M
|   ├──1-2 推荐系统是什么[天下无鱼][shikey.com].mp4  73.19M
|   └──1-3 课程章节导览[天下无鱼][shikey.com].mp4  18.62M
├──第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建  
|   ├──2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  112.68M
|   ├──2-10 课程项目前端页面搭建[天下无鱼][shikey.com].mp4  36.40M
|   ├──2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  92.24M
|   ├──2-4 课程项目介绍和技术选型[天下无鱼][shikey.com].mp4  53.67M
|   ├──2-6 后端服务框架搭建---召回服务（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  75.58M
|   ├──2-7 后端服务框架搭建---召回服务（中）[天下无鱼][shikey.com].mp4  108.64M
|   ├──2-8 后端服务框架搭建---召回服务（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  110.13M
|   └──2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务[天下无鱼][shikey.com].mp4  101.27M
├──第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据  
|   ├──3-1 特征工程---为推荐系统准备食材（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  39.61M
|   ├──3-10 用Spark处理特征（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  134.26M
|   ├──3-11 用Spark处理特征（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  90.05M
|   ├──3-2 特征工程---为推荐系统准备食材（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  51.99M
|   ├──3-3 如何做好特征工程（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  55.95M
|   ├──3-4 如何做好特征工程（中）[天下无鱼][shikey.com].mp4  52.84M
|   ├──3-5 如何做好特征工程（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  79.28M
|   ├──3-7 用pandas可视化数据（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  74.14M
|   ├──3-8 用pandas可视化数据（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  87.42M
|   └──3-9 Spark---业界最流行的大数据框架[天下无鱼][shikey.com].mp4  40.49M
├──第4章 【召回】筛选出用户的心头好  
|   ├──4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  54.82M
|   ├──4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  59.82M
|   ├──4-11 用FAISS实现LSH[天下无鱼][shikey.com].mp4  68.57M
|   ├──4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  45.67M
|   ├──4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  41.71M
|   ├──4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  50.40M
|   ├──4-5 实现Item2Vec（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  77.98M
|   ├──4-6 实现Item2Vec（中）[天下无鱼][shikey.com].mp4  103.11M
|   ├──4-7 实现Item2Vec（下）[天下无鱼][shikey.com].mp4  133.32M
|   ├──4-8 用Redis存储Embedding[天下无鱼][shikey.com].mp4  80.22M
|   └──4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding（上）[天下无鱼][shikey.com].mp4  67.43M
├──第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序  
|   ├──5-1 排序层---如何活动最精确的结果排序.mp4  40.96M
|   ├──5-10 深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4  140.91M
|   ├──5-11 深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4  134.20M
|   ├──5-12 如何保存线上服务特征.mp4  85.27M
|   ├──5-13 搭建并训练MLP模型（上）.mp4  72.44M
|   ├──5-14 搭建并训练MLP模型（中）.mp4  106.03M
|   ├──5-15 搭建并训练MLP模型（下）.mp4  134.25M
|   ├──5-16 模型调优怎么做（1）.mp4  35.25M
|   ├──5-17 模型调优怎么做（2）.mp4  97.49M
|   ├──5-18 模型调优怎么做（3）.mp4  80.71M
|   ├──5-19 模型调优怎么做（4）.mp4  177.90M
|   ├──5-2 协同过滤---最经典的排序算法.mp4  37.31M
|   ├──5-21 利用深度学习模型完善排序服务.mp4  216.22M
|   ├──5-3 协同过滤算法实现.mp4  105.57M
|   ├──5-5 深度学习---革命性的机器学习模型.mp4  138.01M
|   ├──5-6 TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp4  53.92M
|   ├──5-7 用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4  141.37M
|   ├──5-8 用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4  84.74M
|   └──5-9 MLP---最经典的深度学习模型.mp4  86.23M
├──第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏  
|   ├──6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4  55.21M
|   ├──6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4  56.61M
|   ├──6-4 在线评价系统的方法：AB测试.mp4  58.44M
|   ├──6-5 代码实现AB测试功能（上）.mp4  108.22M
|   └──6-6 代码实现AB测试功能（下）.mp4  117.23M
├──第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨  
|   ├──7-1 实践问题---如何解决冷启动（上）.mp4  38.43M
|   ├──7-2 实践问题---如何解决冷启动（下）.mp4  59.45M
|   ├──7-3 实践问题---如何增强系统实时性（上）.mp4  38.60M
|   ├──7-4 实践问题---如何增强系统实时性（下）.mp4  25.56M
|   ├──7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4  83.40M
|   ├──7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4  127.17M
|   └──7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4  116.71M
└──第8章 【结语】前沿拓展  
|   ├──8-1 拓展篇之强化学习.mp4  65.99M
|   ├──8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4  45.51M
|   ├──8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4  44.53M
|   └──8-4 回顾+结语.mp4  54.24M

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