推荐系统的业界最佳实站 -挑战抖音级别的推荐系统教程,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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推荐系统相信同学们已经不陌生了，在内容应用和电商应用已经是非常的广泛，甚至是必须使用的算法。同样的只要牵扯到算法方面的课程，都是在不断的演变和演化，而我们作为IT工程师就一定要稳步的追上算法最新的更新脚步。本次的推荐系统课程就是经过很精华的一次升级，集合了学术界和业界最新的算法升级，以及在一线大厂中的实战应用。同学们应该了解抖音的推荐机制是一流的，而想要开发甚至挑战这样的推荐系统，就一定要潜心来研究。



===============课程目录===============

(1)\\视频；目录中文件数:10个

├─第10课 掌握真实业务场景下的推荐算法.TS

├─第1课 推荐系统简介：Youtube、Google、BAT、头条等 .TS

├─第2课 召回算法和业界最佳实践(一).TS

├─第3课 召回算法和业界最佳实践(二).TS

├─第4课 用户建模（召回、排序都会用到）.TS

├─第5课 重排序算法：Learning to Rank.TS

├─第6课 排序算法&深度学习模型（一）.TS

├─第7课 排序算法&深度学习模型（二）.TS

├─第8课 学术界最新算法在BAT的应用.TS

├─第9课 实时化技术升级 .TS

(2)\\资料；目录中文件数:0个

(3)\\资料\\第1课；目录中文件数:3个

├─代码.zip

├─推荐系统实践-课件.pdf

├─推荐系统实践.pdf

(4)\\资料\\第2课；目录中文件数:5个

├─Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point.pdf

├─movie_recommender.ipynb

├─movie_recommender.py

├─第2课 召回算法和业界最佳实践(一)  预览版.pdf

├─第2课 召回算法和业界最佳实践(一).pdf

(5)\\资料\\第3课；目录中文件数:4个

├─Deep Neural Networks for YouTube Recommendations.pdf

├─word2vec.ipynb

├─word2vec_homework.ipynb

├─推荐系统实践-3.pdf

(6)\\资料\\第4课；目录中文件数:2个

├─Wide&Deep Learning Demo.zip

├─第4课 Build Large Scale Classification Model.pdf

(7)\\资料\\第5课；目录中文件数:6个

├─BPR- Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback.pdf

├─bpr.ipynb

├─Entire Space Multi-Task Model- An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf

├─From RankNet to LambdaRank to LambdaMART- An Overview.pdf

├─Improving Pairwise Learning for Item Recommendation from Implicit Feedback.pdf

├─leaning to rank for recsys.pdf

(8)\\资料\\第6课；目录中文件数:3个

├─第6_7课 Deep Rank Model(1).pdf

├─第6_7课 Deep Rank Model(2).pdf

├─第6_7课 Deep Rank Model(3).pdf

(9)\\资料\\第7课；目录中文件数:2个

├─ESMM手把手Guidebook.zip

├─第6_7课 Deep Rank Model.pdf

(10)\\资料\\第8课；目录中文件数:4个

├─FM_FTRL_demo.zip

├─第8课 实时化推荐技术升级(1).pdf

├─第8课 实时化推荐技术升级(2).pdf

├─第8课 实时化推荐技术升级.pdf