资源简介
从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。
平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核心。
在算法层面，人力层面，非常需要拥有推荐系统相关知识的人才，这是算法工程师、数据科学家等职业非常好的去处。
同时，推荐算法择业面广，可无障碍转搜索、广告精准投放
因为从模型角度，推荐系统几乎涵盖了所有机器学习能解决问题的结构，并且尝试了各种特征工程方法，构建了很多重要的模型结构。
资源目录
——/计算机教程LTDLG/21-深度之眼/06-深度之眼推荐系统/ ├─01 深度之眼 推荐系统基础班课程 PDF │ ├─第一章 推荐系统概述.pdf 3.19MB │ ├─第七章 推荐系统的工程实现与评估.pdf 5.81MB │ ├─第三章 深度学习推荐算法(上).pdf 2.88MB │ ├─第三章 深度学习推荐算法(下).pdf 4.08MB │ ├─第二章 前深度学习推荐算法(下).pdf 3.09MB │ ├─第二章 前深度学习推荐算法（上）.pdf 3.09MB │ ├─第五章 多视角审视推荐系统.pdf 4.95MB │ ├─第八章 推荐系统的前沿实践.pdf 6.12MB │ ├─第六章 冷启动.pdf 3.99MB │ └─第四章 Embedding技术.pdf 5.35MB ├─03学员资料 │ ├─01.CAN-资料 │ │ ├─1. CAN泛读.pdf 2.84MB │ │ ├─2. CAN精读.pdf 2.95MB │ │ ├─3. CAN代码项目实践.pdf 2.01MB │ │ ├─auc.py 1.83KB │ │ ├─can.py 4.64KB │ │ ├─co_action_unit.py 1.44KB │ │ ├─dnn.py 3.82KB │ │ ├─inputs.py 3.03KB │ │ ├─main.py 2.92KB │ │ ├─ps.py 2.52KB │ │ └─【CAN】 Revisiting Feature Co-Action for Click-Through Rate.pdf 718.58KB │ ├─02.MIND-资料 │ │ ├─auc.py 1.83KB │ │ ├─capsule.py 11.46KB │ │ ├─dnn.py 3.82KB │ │ ├─inputs.py 3.03KB │ │ ├─main.py 2.92KB │ │ ├─mind.py 11.65KB │ │ ├─ps.py 2.52KB │ │ ├─【MIND】论文.pdf 1.28MB │ │ ├─第一课-MIND泛读.pdf 23.82MB │ │ ├─第三课-MIND代码项目实践.pdf 16.02MB │ │ └─第二课-MIND精读.pdf 16.87MB │ ├─03.PLE-资料 │ │ ├─auc.py 1.83KB │ │ ├─dnn.py 3.82KB │ │ ├─inputs.py 3.03KB │ │ ├─main.py 2.92KB │ │ ├─PLE.pdf 2.97MB │ │ ├─ple.py 9.72KB │ │ ├─ps.py 2.52KB │ │ ├─第一课-PLE泛读.pdf 23.72MB │ │ ├─第三课-PLE代码项目实践.pdf 15.97MB │ │ └─第二课-PLE精读.pdf 16.74MB │ ├─04.DAT-资料 │ │ ├─auc.py 1.83KB │ │ ├─dat.py 5.89KB │ │ ├─dnn.py 3.82KB │ │ ├─inputs.py 3.03KB │ │ ├─main.py 2.92KB │ │ ├─ps.py 2.52KB │ │ ├─【DAT】论文.pdf 937.99KB │ │ ├─第一课-DAT泛读.pdf 23.7MB │ │ ├─第三课-DAT代码实践.pdf 15.9MB │ │ └─第二课-DAT精读.pdf 23.64MB │ ├─05.FIBINET-资料 │ │ ├─auc.py 1.83KB │ │ ├─dnn.py 3.82KB │ │ ├─FiBiNet.pdf 942.98KB │ │ ├─fibinet.py 7.7KB │ │ ├─inputs.py 3.03KB │ │ ├─main.py 2.92KB │ │ ├─ps.py 2.52KB │ │ ├─第一课-FIBINET泛读.pdf 23.71MB │ │ ├─第三课-FIBINET代码实践.pdf 16.05MB │ │ └─第二课-FIBINET精读.pdf 23.84MB │ └─共用data │ ├─data_processing_hash_to_tfrecords_data7.py 3.99KB │ ├─raw │ │ ├─test.csv 3.55MB │ │ ├─test.csv.hash 7.33MB │ │ ├─test_read_tfrecord.py 900B │ │ ├─train.csv 19.96MB │ │ ├─train.csv.hash 32.69MB │ │ ├─train.csv.hash.tfrecords 30.85MB │ │ ├─val.csv.hash 8.17MB │ │ └─val.csv.hash.tfrecords 7.71MB │ ├─train │ │ └─train.csv.hash.tfrecords 30.84MB │ └─val │ └─val.csv.hash.tfrecords 7.72MB ├─1.(Part 1：推荐系统基础课)1.1 推荐系统的起源与应用.mkv 62.72MB ├─10.(Part 1：推荐系统基础课)3.1.2 深度推荐算法上-1.mkv 190.44MB ├─11.(Part 1：推荐系统基础课)3.2.1 深度学习推荐算法(下).mkv 112.19MB ├─12.(Part 1：推荐系统基础课)3.2.2 深度学习推荐算法(下)1.mkv 205.23MB ├─13.(Part 1：推荐系统基础课)4.1 embedding技术.mkv 98.74MB ├─14.(Part 1：推荐系统基础课)4.2 word2vec.mkv 131.01MB ├─15.(Part 1：推荐系统基础课)4.3 item2vec_graph.mkv 271.28MB ├─16.(Part 1：推荐系统基础课)5.1 特征工程.mkv 315.99MB ├─17.(Part 1：推荐系统基础课)5.2 模型与特征实时性.mkv 52.64MB ├─18.(Part 1：推荐系统基础课)5.3 策略与优化目标设定.mkv 60.5MB ├─19.(Part 1：推荐系统基础课)6.1 冷启动问题概述.mkv 86.83MB ├─2.(Part 1：推荐系统基础课)1.2 推荐系统的架构.mkv 115.73MB ├─20.(Part 1：推荐系统基础课)6.2 汤普森&UCB.mkv 152.99MB ├─21.(Part 1：推荐系统基础课)6.3 Lin_UCB.mkv 99.01MB ├─22.(Part 1：推荐系统基础课)7.1 推荐系统的工程实现.mkv 277.15MB ├─23.(Part 1：推荐系统基础课)7.2 推荐系统的评估.mkv 161.76MB ├─24.(Part 1：推荐系统基础课)8.1 国外推荐系统前沿实践.mkv 307.76MB ├─25.(Part 1：推荐系统基础课)8.2国内推荐系统前沿实践.mkv 227.87MB ├─26.(Part 1：推荐系统基础课)9.1 课程总结.mkv 216.08MB ├─27.(Part 1：推荐系统基础课)9.2 职业发展.mkv 52.51MB ├─28.(推荐系统项目班)项目二：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用——多目标模型的认识.mkv 241.01MB ├─29.(推荐系统项目班)10月24日课程.mkv 334.37MB ├─3.(Part 1：推荐系统基础课)2.1.1 倒排索引.mkv 69.65MB ├─30.(推荐系统项目班)10月10日—DCN模型的代码开发.mkv 316.58MB ├─31.(推荐系统项目班)10月17日课程.mkv 224.86MB ├─32.(推荐系统项目班)9月26日—DCN模型的熟悉.mkv 163.52MB ├─33.(推荐系统项目班)第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part01.mkv 77.61MB ├─34.(推荐系统项目班)第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part02.mkv 88.63MB ├─35.(推荐系统项目班)第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part03.mkv 93MB ├─36.(推荐系统项目班)第一章 基于matrixCF在召回和排序中的运用_part04.mkv 92.74MB ├─37.(推荐系统项目班)第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part01.mkv 107.5MB ├─38.(推荐系统项目班)第二章 （上）资讯推荐中多路召回的实践_part02.mkv 81.15MB ├─4.(Part 1：推荐系统基础课)2.1.2 用户协同过滤.mkv 73.95MB ├─5.(Part 1：推荐系统基础课)2.1.3 物品协同过滤.mkv 64.62MB ├─6.(Part 1：推荐系统基础课)2.1.4 隐语义模型.mkv 84.29MB ├─7.(Part 1：推荐系统基础课)2.2.1 基础推荐算法下-0.mkv 181.5MB ├─8.(Part 1：推荐系统基础课)2.2.2 基础推荐算法下-1.mkv 185.01MB ├─9.(Part 1：推荐系统基础课)3.1.1深度推荐算法上-0.mkv 115.33MB
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