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 3,806次阅读

资源简介

文章目录

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”。

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