论坛元老
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目录
├─mp3
│ ├─00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp32 @7 s, Z Z( k; n+ B
│ ├─01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp33 S" Q; ~) M+ U3 U- o Q7 a
│ ├─02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp32 L' A# z; d6 K- `9 P
│ ├─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.mp34 s7 v; n a1 |: u0 {6 R
│ ├─07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3' }* ~% m; x5 J2 g7 f" S
│ ├─08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3- S* x* M5 ]5 }( V9 X
│ ├─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$ W+ c7 |/ G* p' j4 l
│ ├─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.mp37 U/ H f$ J' L& h' \! z" z
│ ├─15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3; [$ h; I7 a- a& F$ B6 x
│ ├─16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp38 N. C0 H) K2 h
│ ├─17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3! W m5 u+ A% j% |8 {- L$ s2 w9 F
│ ├─18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp32 [4 y) O- b- W* B# G# k
│ ├─19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 H1 L V- i7 i# U
│ ├─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.mp38 M9 E5 G! K$ T# a2 G6 H
│ ├─23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp32 ~# b9 E5 @: B* b
│ ├─24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3- ?% H) x4 D6 S) K, j. o
│ ├─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. `' \* w( N8 A6 M0 p. ]
│ ├─30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3. J! D3 a, F. K6 C* b% C
│ ├─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- I. m, m9 c' r; w" r' m
│ ├─33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp32 G% d6 g8 \1 `0 C% W
│ ├─34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3+ z2 g, ?5 |& v; r$ X& n, j+ e( b
│ ├─35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3' Z) p' V+ R/ F/ t# v# h6 \5 s
│ ├─36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp30 K: @' a0 w% }* L# D8 m0 _! x
│ ├─37 推荐系统的参考阅读.mp3
│ ├─38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
├─pdfs
│ ├─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/ Q. a5 u8 @ T$ o; v) V
│ ├─04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf- ?; O! C. m. U
│ ├─05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf' C* Q5 M e- L
│ ├─06.从文本到用户画像有多远.pdf0 F' _* M/ r' A1 `
│ ├─07. 超越标签的内容推荐系统.pdf( L8 y* X7 ^$ {8 b K! ~
│ ├─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.pdf0 ]7 @% J: l. T3 L- n* a3 }% A/ M
│ ├─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* W% j5 f4 x( c G$ ?
│ ├─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.pdf3 W7 ~3 q3 A! U) _/ O" N6 d
│ ├─19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf+ ^9 v8 _* a6 [( [ R1 q
│ ├─20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf# Z$ `' | f4 `& L7 P. Z
│ ├─21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf7 v& T' C* Z# [
│ ├─22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf6 G, s/ ]3 W. c! ^( l; n0 ]7 M
│ ├─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! O' E( ]9 T! ~7 V D' i
│ ├─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& K8 {/ n; _' \! |
│ ├─30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf( ]: s, c. B7 f+ t) Z
│ ├─31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf+ p, _6 ~9 s! }0 c' G
│ ├─32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf1 W/ s' `2 ]( N+ n
│ ├─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- W. [2 t" V9 \4 R* \6 R& J
│ ├─36. 说说信息流的前世今生.pdf& d) k1 R" ]* _
│ ├─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.pdf2 ?2 {5 {& a j
│ ├─39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf
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发表于 2019-4-7 08:54
