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    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 最后编辑:2021-11-16
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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


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