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            总大小:219.8 MB
└—mp3
   ├—00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 2.9 MB
   ├—01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 4.0 MB
   ├—02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 5.2 MB
   ├—03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 4.5 MB
   ├—04 【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.mp3 6.0 MB
   ├—05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 6.6 MB
   ├—06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 4.7 MB
   ├—07 【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.mp3 6.1 MB
   ├—08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 4.2 MB
   ├—09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 5.5 MB
   ├—10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 5.6 MB
   ├—11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 5.4 MB
   ├—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 4.0 MB
   ├—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 5.9 MB
   ├—14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 4.5 MB
   ├—15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 6.5 MB
   ├—16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 6.6 MB
   ├—17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 4.9 MB
   ├—18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 5.4 MB
   ├—19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 5.9 MB
   ├—20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 5.0 MB
   ├—21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 5.4 MB
   ├—22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 3.4 MB
   ├—23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 4.0 MB
   ├—24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 6.4 MB
   ├—25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 5.6 MB
   ├—26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 4.9 MB
   ├—27【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.mp3 5.2 MB
   ├—28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐.mp3 6.5 MB
   ├—29【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台.mp3 5.9 MB
   ├—30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 5.8 MB
   ├—31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 7.7 MB
   ├—32 【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.mp3 7.0 MB
   ├—33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 2.7 MB
   ├—34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 5.5 MB
   ├—35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 5.5 MB
   ├—36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 5.7 MB
   ├—37 推荐系统的参考阅读.mp3 2.4 MB
   ├—38 【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.mp3 3.9 MB
└—pdfs
   ├—01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf 133.5 KB
   ├—02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf 129.6 KB
   ├—03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf 153.4 KB
   ├—04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf 127.7 KB
   ├—05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf 136.5 KB
   ├—06.从文本到用户画像有多远.pdf 230.0 KB
   ├—07. 超越标签的内容推荐系统.pdf 1.0 MB
   ├—08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf 159.6 KB
   ├—09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf 259.2 KB
   ├—10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf 652.9 KB
   ├—11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf 236.1 KB
   ├—12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf 213.4 KB
   ├—13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf 588.8 KB
   ├—14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf 585.1 KB
   ├—15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf 480.9 KB
   ├—16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf 1.1 MB
   ├—17. 简单却有效的Bandit算法.pdf 561.3 KB
   ├—18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf 255.5 KB
   ├—19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf 567.8 KB
   ├—20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf 629.0 KB
   ├—21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf 943.5 KB
   ├—22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf 360.5 KB
   ├—23. 实用的加权采样算法.pdf 231.9 KB
   ├—24. 推荐候选池的去重策略.pdf 581.8 KB
   ├—25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf 328.5 KB
   ├—26. Netflix个性化推荐架构.pdf 747.4 KB
   ├—27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf 324.6 KB
   ├—28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.pdf 445.4 KB
   ├—29. 让你的推荐系统反应更快:实时推荐.pdf 630.1 KB
   ├—30.让数据驱动落地,你需要一个实验平台.pdf 691.2 KB
   ├—31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf 707.9 KB
   ├—32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf 357.9 KB
   ├—33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf 320.8 KB
   ├—34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf 1.0 MB
   ├—35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf 306.8 KB
   ├—36. 说说信息流的前世今生.pdf 220.3 KB
   ├—37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf 250.5 KB
   ├—38. 推荐系统的参考阅读.pdf 250.5 KB
   ├—39.遇“荐”之后,江湖再见.pdf 324.8 KB
                

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商品名称: 09 推荐系统三十六式


商品id:4920

发布人:mp624183768


分类名称: 程序员


发布时间:2019年10月08日

修改时间:2019年10月08日

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