深度学习推荐系统实战
深度学习推荐系统实战├──01-开篇词 (1讲)
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .html3.48M
| ├──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .m4a9.65M
| └──开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统 .pdf2.78M
├──02-基础架构篇 (3讲)
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .html4.58M
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .m4a11.68M
| ├──01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？ .pdf3.80M
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .html17.05M
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .m4a9.09M
| ├──02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？ .pdf17.25M
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .html3.94M
| ├──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .m4a11.50M
| └──03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？ .pdf2.57M
├──03-国庆策划 (2讲)
| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .html3.73M
| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .m4a5.82M
| ├──国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你 .pdf2.47M
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .html2.20M
| ├──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .m4a590.34kb
| └──国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？ .pdf1.16M
├──04-特征工程篇 (6讲)
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .html4.59M
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .m4a11.10M
| ├──04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？ .pdf2.89M
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .html3.93M
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .m4a10.94M
| ├──05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？ .pdf2.45M
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .html6.19M
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .m4a11.96M
| ├──06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？ .pdf3.63M
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .html6.44M
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .m4a12.18M
| ├──07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？ .pdf4.18M
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .html6.07M
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .m4a8.39M
| ├──08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？ .pdf3.90M
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .html2.12M
| ├──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .m4a9.63M
| └──答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答 .pdf1.15M
├──05-线上服务篇 (7讲)
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .html3.79M
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .m4a9.88M
| ├──09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？ .pdf2.34M
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .html5.60M
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .m4a9.70M
| ├──10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？ .pdf3.63M
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .html3.54M
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .m4a8.46M
| ├──11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？ .pdf2.54M
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .html5.38M
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .m4a11.47M
| ├──12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？ .pdf3.66M
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .html5.27M
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .m4a11.78M
| ├──13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？ .pdf3.76M
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .html13.51M
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .m4a11.04M
| ├──14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？ .pdf10.03M
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .html3.77M
| ├──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .m4a9.64M
| └──答疑丨 线上服务篇留言问题详解 .pdf3.68M
├──06-推荐模型篇 (12讲)
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .html5.48M
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .m4a9.96M
| ├──15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ .pdf3.43M
| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .html5.86M
| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .m4a10.87M
| ├──16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ .pdf4.10M
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .html5.08M
| ├──17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .pdf3.51M
| ├──17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ .m4a11.14M
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .html3.55M
| ├──18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .pdf2.37M
| ├──18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ .m4a9.28M
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .html4.12M
| ├──19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .pdf2.81M
| ├──19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ .m4a8.67M
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .html4.49M
| ├──20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .pdf3.16M
| ├──20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ .m4a9.21M
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .html5.47M
| ├──21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .pdf3.79M
| ├──21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ .m4a11.50M
| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .html6.48M
| ├──22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .pdf4.43M
| ├──22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 .m4a11.05M
| ├──23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ .html7.39M
| ├──23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ .pdf8.19M
| ├──23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？ .m4a10.38M
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .html6.94M
| ├──模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理 .pdf4.78M
| ├──模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理 .m4a10.30M
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .html5.36M
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .m4a9.86M
| ├──模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置 .pdf3.55M
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .html2.17M
| ├──特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .pdf1.26M
| └──特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？ .m4a9.74M
├──07-模型评估篇 (5讲)
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .html3.28M
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .m4a9.22M
| ├──24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ .pdf2.25M
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .html4.55M
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .m4a14.23M
| ├──25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ .pdf3.15M
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .html3.98M
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .m4a10.99M
| ├──26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ .pdf2.69M
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .html5.64M
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .m4a11.00M
| ├──27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ .pdf4.28M
| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .html3.61M
| ├──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .m4a6.71M
| └──特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？ .pdf1.98M
├──08-前沿拓展篇 (6讲)
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .html4.62M
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .m4a12.21M
| ├──28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ .pdf3.13M
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .html8.13M
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .m4a10.74M
| ├──29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ .pdf6.33M
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .html4.51M
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .m4a9.17M
| ├──30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ .pdf3.28M
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .html9.10M
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .m4a9.43M
| ├──31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ .pdf5.67M
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .html3.73M
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .m4a9.59M
| ├──32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ .pdf2.76M
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .html5.83M
| ├──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .m4a11.53M
| └──33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ .pdf3.68M
└──09-结束语 (2讲)
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .html5.21M
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .m4a10.73M
| ├──34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ .pdf3.64M
| ├──35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！ .html2.42M
| └──35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！ .pdf1.40M
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