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)》

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├──02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.md  12.41kb
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├──04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.md  11.83kb
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├──10|数据加工:如何将原始数据做成内容画像?.md  17.75kb
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├──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
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├──17|推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果?.md  15.21kb
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├──18|一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块?.md  10.02kb
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├──21|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(上).md  12.45kb
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├──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
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├──24|GBDT+LR:排序算法经典中的经典.md  15.26kb
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├──25|DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序?.md  12.00kb
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├──26|重排序:如何对排序后的内容进行微调?.md  12.94kb
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├──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
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├──28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.md  19.39kb
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├──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
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├──30|推荐系统的后处理及日志回采.md  10.87kb
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├──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
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├──开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.md  9.36kb
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├──特别放送|知识回顾(上).md  4.11kb
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├──特别放送|知识回顾(下).md  6.00kb
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├──特别放送|知识回顾(中).md  3.77kb
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└──特别放送|知识回顾(中).pdf  4.29M

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  1. zstop说道:

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    手把手带你搭建推荐系统

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