手把手带你搭建推荐系统(完结)
你将获得:
完整的企业级推荐系统服务及代码
经典推荐系统架构案例剖析
6+ 主流推荐算法及适用场景精讲
可复用的推荐系统工程化部署方案
课程目录:
01｜推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统？.md
01｜推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
01｜推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
02｜Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
02｜Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
02｜Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
03｜数据处理:我们应该如何获取和处理数据？.md
03｜数据处理:我们应该如何获取和处理数据？.mp3
03｜数据处理:我们应该如何获取和处理数据？.pdf
04｜MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库？.md
04｜MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
04｜MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf
05｜Redis:如何安装和使用Redis数据库？.md
05｜Redis:如何安装和使用Redis数据库？.mp3
05｜Redis:如何安装和使用Redis数据库？.pdf
06｜网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的？.md
06｜网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
06｜网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
07｜数据获取:什么是Scrapy框架？.md
07｜数据获取:什么是Scrapy框架？.mp3
07｜数据获取:什么是Scrapy框架？.pdf
08｜数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md
08｜数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3
08｜数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf
09｜数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中？.md
09｜数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3
09｜数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf
10｜数据加工:如何将原始数据做成内容画像？.md
10｜数据加工:如何将原始数据做成内容画像？.mp3
10｜数据加工:如何将原始数据做成内容画像？.pdf
11｜基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点？.md
11｜基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3
11｜基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf
12｜基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户？.md
12｜基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户？.mp3
12｜基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户？.pdf
13｜基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户？.md
13｜基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户？.mp3
13｜基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户？.pdf
14｜基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.md
14｜基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.mp3
14｜基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务.pdf
15｜基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去？.md
15｜基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去？.mp3
15｜基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去？.pdf
16｜基础用户画像:如何用好用户的注册信息？.md
16｜基础用户画像:如何用好用户的注册信息？.mp3
16｜基础用户画像:如何用好用户的注册信息？.pdf
17｜推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果？.md
17｜推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果？.mp3
17｜推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果？.pdf
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf
19｜协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.md
19｜协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.mp3
19｜协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典.pdf
20｜Embedding:深入挖掘用户底层特征.md
20｜Embedding:深入挖掘用户底层特征.mp3
20｜Embedding:深入挖掘用户底层特征.pdf
21｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（上）.md
21｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（上）.mp3
21｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（上）.pdf
22｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（下）.md
22｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（下）.mp3
22｜YouTubeDNN:召回算法的后起之秀（下）.pdf
23｜流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md
23｜流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3
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24｜GBDT+LR:排序算法经典中的经典.md
24｜GBDT+LR:排序算法经典中的经典.mp3
24｜GBDT+LR:排序算法经典中的经典.pdf
25｜DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序？.md
25｜DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3
25｜DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf
26｜重排序:如何对排序后的内容进行微调？.md
26｜重排序:如何对排序后的内容进行微调？.mp3
26｜重排序:如何对排序后的内容进行微调？.pdf
27｜部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md
27｜部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3
27｜部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf
28｜珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.md
28｜珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.mp3
28｜珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动.pdf
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf
30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3
30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
特别放送｜知识回顾（上）.md
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特别放送｜知识回顾（下）.md
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特别放送｜知识回顾（中）.md
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谢谢分享 把手带你搭建推荐系统( 天天一小步，步步汇成路 666666666666666