JKSJ 黄鸿波 手把手带你搭建推荐系统(完结)

资源简介

在推荐算法刚刚兴起的时候,基本上只要懂一些推荐系统算法的理论,就能够找到一份推荐算法相关的工作。但现在,只有对推荐系统整个的运转流程有了足够的了解,才能够获得企业的青睐。要想拥有推荐系统的全局视角,掌握在面对不同问题时灵活变通的方法,demo 级别的训练远远不够。

为此,我们特地邀请到了在算法和深度学习领域深耕多年的黄鸿波老师,他将提供一整套推荐系统的工程化方案,带你从获取真实的原始数据开始,通过数据处理、特征采集、内容画像、用户画像等一系列步骤,最终把整个系统部署和发布到 Linux 系统上。

同时,这门课程采用环环相扣的讲解方式:前面讲到的内容,一定是后面的系统搭建中的一步。通过这个方式,你能有效掌握推荐系统的全流程,避免“一学就会,一用就废”。

《JKSJ 黄鸿波 手把手带你搭建推荐系统(完结)》

资源目录

——/计算机教程/02极客时间/001-极客时间合集(更新至20230711)-shikey.com/281-100542801-专栏课-黄鸿波-手把手带你搭建推荐系统(完结)/
├──images  
|   ├──647414  
|   ├──647453  
|   ├──647865  
|   ├──648143  
|   ├──648830  
|   ├──649902  
|   ├──650545  
|   ├──651624  
|   ├──652864  
|   ├──653611  
|   ├──655495  
|   ├──656313  
|   ├──656948  
|   ├──657332  
|   ├──659243  
|   ├──659903  
|   ├──660625  
|   ├──661455  
|   ├──662204  
|   ├──662725  
|   ├──663444  
|   ├──664211  
|   ├──664686  
|   ├──665271  
|   ├──665983  
|   ├──666599  
|   ├──667819  
|   ├──668518  
|   ├──670224  
|   ├──670423  
|   ├──671486  
|   └──672163  
├──01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.md  14.73kb
├──01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.mp3  15.29M
├──01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.pdf  3.46M
├──02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.md  12.41kb
├──02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.mp3  13.10M
├──02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.pdf  3.09M
├──03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.md  9.40kb
├──03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.mp3  10.00M
├──03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.pdf  1.68M
├──04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.md  11.83kb
├──04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.mp3  11.13M
├──04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.pdf  3.23M
├──05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.md  8.37kb
├──05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.mp3  8.53M
├──05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.pdf  2.18M
├──06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.md  10.43kb
├──06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.mp3  10.90M
├──06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.pdf  3.65M
├──07|数据获取:什么是Scrapy框架?.md  15.22kb
├──07|数据获取:什么是Scrapy框架?.mp3  14.01M
├──07|数据获取:什么是Scrapy框架?.pdf  5.70M
├──08|数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据?.md  20.09kb
├──08|数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据?.mp3  14.20M
├──08|数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据?.pdf  12.65M
├──09|数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中?.md  15.93kb
├──09|数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中?.mp3  11.64M
├──09|数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中?.pdf  4.05M
├──10|数据加工:如何将原始数据做成内容画像?.md  17.75kb
├──10|数据加工:如何将原始数据做成内容画像?.mp3  15.03M
├──10|数据加工:如何将原始数据做成内容画像?.pdf  3.74M
├──11|基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点?.md  8.20kb
├──11|基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点?.mp3  8.21M
├──11|基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点?.pdf  2.37M
├──12|基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户?.md  10.34kb
├──12|基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户?.mp3  10.09M
├──12|基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户?.pdf  2.71M
├──13|基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户?.md  17.69kb
├──13|基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户?.mp3  14.58M
├──13|基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户?.pdf  2.39M
├──14|基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.md  13.48kb
├──14|基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.mp3  12.31M
├──14|基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.pdf  2.55M
├──15|基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去?.md  18.83kb
├──15|基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去?.mp3  14.27M
├──15|基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去?.pdf  2.86M
├──16|基础用户画像:如何用好用户的注册信息?.md  18.29kb
├──16|基础用户画像:如何用好用户的注册信息?.mp3  15.76M
├──16|基础用户画像:如何用好用户的注册信息?.pdf  4.13M
├──17|推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果?.md  15.21kb
├──17|推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果?.mp3  11.83M
├──17|推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果?.pdf  3.71M
├──18|一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块?.md  10.02kb
├──18|一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块?.mp3  10.98M
├──18|一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块?.pdf  2.36M
├──19|协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.md  18.38kb
├──19|协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.mp3  17.16M
├──19|协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.pdf  1.99M
├──20|Embedding:深入挖掘用户底层特征.md  13.47kb
├──20|Embedding:深入挖掘用户底层特征.mp3  15.10M
├──20|Embedding:深入挖掘用户底层特征.pdf  2.50M
├──21|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(上).md  12.45kb
├──21|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(上).mp3  13.03M
├──21|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(上).pdf  1.95M
├──22|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(下).md  21.51kb
├──22|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(下).mp3  9.45M
├──22|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(下).pdf  2.11M
├──23|流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md  21.87kb
├──23|流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3  12.30M
├──23|流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf  3.03M
├──24|GBDT+LR:排序算法经典中的经典.md  15.26kb
├──24|GBDT+LR:排序算法经典中的经典.mp3  13.61M
├──24|GBDT+LR:排序算法经典中的经典.pdf  1.96M
├──25|DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序?.md  12.00kb
├──25|DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序?.mp3  13.32M
├──25|DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序?.pdf  1.88M
├──26|重排序:如何对排序后的内容进行微调?.md  12.94kb
├──26|重排序:如何对排序后的内容进行微调?.mp3  13.27M
├──26|重排序:如何对排序后的内容进行微调?.pdf  1.58M
├──27|部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务?.md  16.34kb
├──27|部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务?.mp3  10.46M
├──27|部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务?.pdf  2.56M
├──28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.md  19.39kb
├──28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.mp3  16.71M
├──28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.pdf  1.24M
├──29|推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md  10.72kb
├──29|推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3  11.98M
├──29|推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf  1.63M
├──30|推荐系统的后处理及日志回采.md  10.87kb
├──30|推荐系统的后处理及日志回采.mp3  11.92M
├──30|推荐系统的后处理及日志回采.pdf  1.98M
├──结束语|如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师?.md  6.66kb
├──结束语|如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师?.mp3  7.05M
├──结束语|如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师?.pdf  1016.60kb
├──开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.md  9.36kb
├──开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.mp3  9.81M
├──开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.pdf  2.31M
├──特别放送|知识回顾(上).md  4.11kb
├──特别放送|知识回顾(上).mp3  2.88M
├──特别放送|知识回顾(上).pdf  5.14M
├──特别放送|知识回顾(下).md  6.00kb
├──特别放送|知识回顾(下).mp3  4.85M
├──特别放送|知识回顾(下).pdf  7.32M
├──特别放送|知识回顾(中).md  3.77kb
├──特别放送|知识回顾(中).mp3  2.77M
└──特别放送|知识回顾(中).pdf  4.29M

资源下载

抱歉,只有登录并在本文发表评论才能阅读隐藏内容,切记不要恶意刷,否则会被限制,先阅读用户规则,一旦进入黑名单,不可能再放出来。同时注意,暂停在线支付,请联系客服QQ2441105221。
  1. 胡小硕说道:

    推荐算法学习

  2. sz01说道:

    学习

  3. tdytaylor说道:

    学习python学习算法

  4. zstop说道:

    多谢分享,好好学习

  5. 阿林说道:

    感谢分享

  6. Vesper说道:

    感谢分享 :eek:

  7. RYUJI说道:

    感谢分享

  8. antwalk说道:

    手把手带你搭建推荐系统

  9. lean说道:

    感谢分享

  10. swagger_shen说道:

    感谢分享

  11. fuanvl说道:

    多谢分享 :exclaim:

  12. 雪落无声说道:

    :razz: 要用到推荐,来学习下

  13. whiterun说道:

    感谢分享

  14. kkyy说道:

    多谢分享

  15. oscaryao说道:

    谢谢分享

  16. du说道:

    多谢分享

  17. 码龙哥1说道:

    感谢分享

发表回复