JKSJ 黄鸿波手把手带你搭建推荐系统（完结）

2023年4月18日 68条评论 3,941次阅读

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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”。

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——/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）/
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├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md  9.40kb
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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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├──16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md  18.29kb
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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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├──19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md  18.38kb
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├──21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md  12.45kb
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├──22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md  21.51kb
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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
├──28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3  16.71M
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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
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├──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
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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
├──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
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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