(, 下载次数: 0) 上传 点击文件名下载附件 资源目录 │ ├─00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 │ ├─01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 │ ├─02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 │ ├─03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 │ ├─04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 │ ├─05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 │ ├─06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 │ ├─07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 │ ├─08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 │ ├─09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 │ ├─10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 │ ├─11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 │ ├─12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3 │ ├─13 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3 │ ├─14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 │ ├─15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 │ ├─16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 │ ├─17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 │ ├─18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 │ ├─19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 │ ├─20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 │ ├─21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 │ ├─22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 │ ├─23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 │ ├─24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 │ ├─25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 │ ├─26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 │ ├─27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 │ ├─28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 │ ├─29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 │ ├─30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 │ ├─31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 │ ├─32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 │ ├─33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 │ ├─34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 │ ├─35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 │ ├─36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 │ ├─37 推荐系统的参考阅读.mp3 │ ├─38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 │ ├─01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf │ ├─02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf │ ├─03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf │ ├─04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf │ ├─05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf │ ├─06.从文本到用户画像有多远.pdf │ ├─07. 超越标签的内容推荐系统.pdf │ ├─08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf │ ├─09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf │ ├─10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf │ ├─11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf │ ├─12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf │ ├─13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf │ ├─14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf │ ├─15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf │ ├─16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf │ ├─17. 简单却有效的Bandit算法.pdf │ ├─18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf │ ├─19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf │ ├─20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf │ ├─21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf │ ├─22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf │ ├─23. 实用的加权采样算法.pdf │ ├─24. 推荐候选池的去重策略.pdf │ ├─25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf │ ├─26. Netflix个性化推荐架构.pdf │ ├─27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf │ ├─28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf │ ├─29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf │ ├─30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf │ ├─31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf │ ├─32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf │ ├─33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf │ ├─34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf │ ├─35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf │ ├─36. 说说信息流的前世今生.pdf │ ├─37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf │ ├─38. 推荐系统的参考阅读.pdf │ ├─39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf游客，如果您要查看本帖隐藏的下载地址和提取码，请回复
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