贪心学院-推荐系统工程师|价值21998元|学完年薪80万！|完结无秘

贪心学院-推荐系统工程师|价值21998元|学完年薪80万！|完结无秘课程介绍(A000898)：

项目案例

• 实现基于用户协同的文本推荐系统

“在深度学习盛行的时代，经典的协同过滤方法是否还在各大公司的推荐引擎中使用呢？答案是肯定的，协同算法在推荐领域中有这不可磨灭的基因，作为分发和传播能力极强的方法，至今，协同过滤方法仍然在工业界有这广泛的应用。此案例中，同学们将亲手实践协同算法的威力。

基于nlp技术| r t @ a t、Redis构建与存储内容画像

用户画像在推荐领域有着至关重要的作用，主流的协同以及今天大火的深度召回方法，如双塔、YouToBe召回方法等的情况下，基于用户画像的召回方法` k Z 4 + r 0 –仍然适用，因其极具可控性与解释性，推荐领域，因其有这天然的业务性，导致推荐系统对可解释性要求极高L j S x 4 _ R $ #，当出现推荐的bad case时，基于用+ 1 O d a户画像的召回策略是查找bad case的重要手段。

iO [ 9 {tem2Vec的实现

推) 4 X E –荐业务领域常常有如下场景，相关推荐、猜你还喜欢等，熟悉吧？背后支持的算法和系统策略逻辑是什么呢？答案就在此案例中，类似的相关推荐场景，即为：根据现有物品z D $ C $推荐另一相关的物品或者商品，借助于用户~ B ! v [ A行为与word2vec思路A U f v，将item Embedding引入此场景，并适当引入side info信息来做商品的相关推荐方法，此案例将为你揭晓其中的秘密。

FM方法的实现

MF(矩阵分解)算法作为推荐算法经典代表作之一，其是最早体现出Embedding? | – [ \ E _泛化扩$ $ $展思想的雏形；之后，FM(因子分解机)算法在MF(矩| L =阵分解)基础之上发扬光大，将Embedding思想进一步引入传c Q j : | l统的机器学习做推荐，FM算法看2 Q E / I成推荐领域` P 6 m {的万金油，召回、粗排、精排均可用FM实现，在深度学习上线资源较困难的情况下，可视为推荐领域的baseline的不二b ] p M a O X S G法门，此案例中，你将亲自感受FM算法的魅力。

Wide&&Deep算法实现

推荐算法本质上就是在解决两个问题：记忆和泛化，传统的LR等模型，将大量的ID类稀疏特征直接喂给模型，再由广义线性模型e 8 z N 2 V { S直+ I V V { n N .接学习这些ID类特征的权重，本质上就是模型对特征的简单粗暴的记忆，因此，泛化扩展性得不到保证，从未出现过的特征(如很重要的交叉特征等)，模型无法学习该特征权重，故特征n – g l e \ ~ .的指征能力无法体M U . v /现；因此，深度学习模型引入Embedding稠密向量概念，将不同特征之间的一部分共性抽象出，放入Embedding空间进行学习，这样W 6 : + M的操作可以近乎看作是模糊查找，具有较} , = X H 6强的泛化能力，但记忆性显然不如LR等模型，wide&&deep的提出是兼容记忆性与泛化性的考虑，在此基础上，后续的DeepFM等模型，也只是在wide端加强了模型对特征的显式交叉，但架构本质与wide&&ab ; w #mp;amp;deep模型是一样的。此案例就来带大家实操WDL方法。

基于画像的推荐项目

推荐系统主要分为两个环节：召回和排序。这两个阶段，都离不开用户画像的支持，而用户] { ] N 9 Q p u画, U b ^像又是在内容画像基础之上不断累积用户行为而来，故首先需要有内容画像，构建文本物品的内容画像需要nlp技术的支持，存储内容和用户画像依赖常用数据库以及贝叶斯平滑、威尔逊置信区间等技术；学习本项目后，你将了解到如何使用nlp技术抽取物品信息形成内容标签，依托m~ z f \ . u v =ysql、Redis等数据库存储内容% y [ ( s画像，并基于内容画像和用户行为形成用户画像，在此基础之上建立基于画像的推荐系统。

新闻推荐项目

目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召{ m Y + e回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MQ N o y x q EF、双塔@ | 9 F L等深度网络进算法对用户和物品进行表0 B 2 e \ / , K F达，并基于Al ! N o J i VNN检索的方式实现召回，最后使用精排，对每个候选物品进行打分并排序，最后按照得分对用户进行物品q [ – % Z ` x展示。

基于R w C #图和深度网络的新闻推荐项目

目前业界有个趋势：“ 将图方法引入推荐系统 ”，那么具体要如何操作呢，有哪些图的推荐算法是目前业界比较流行的？这些方8 J 6 y [ 8法是如何嵌入到推荐系统中的？哪些方法是基于用户行为的？哪些方法是同时引入先验的知D – 0 & P { _ *识图谱信息与用户行为的？本项目带你掌握这些图方法，基于图方g 3 ] q }法对用户进行兴趣S ; n P P S建模，从而实现召回目的；在精排打分阶段，目前业界各大厂也已经由传统模型全面替换成深度网络及其各种变– = z U M b $种了，本项目将在排序阶段带你掌握深度网络的排序玩儿法。

实时召回推荐项目

目前业界流行的 “ 召回 + 精排 ” 模式的推荐方式有没有弊端呢？仔细想想，如果只基于这种方式来为用户展示物品，很多时候模型很难及时响应用户的实时交互需求，E ; b j d { V P在本项目中，将带你实现推荐领域的实时交互策略、以及热点文章推荐的实时交互技术；让你了解如何计算实时收益、实现实时画像、增加推荐系统的实时交互V ( P * + H @性。

课程目录：

文件目录：

贪心学院5 \ d . J / v-推荐系统工程师价值21998元学完年薪80万！完结无秘

│ ├─Week 10：深度Ranking模型等多个文件

│ │ │ 资料c * 6 % S2020-10-19.zip

│ │ │

│ │ └─Week 10;深度Ranking模型

│ │ lecture1.mp4

│ │ lecture2^ 8 a L / _ m.mp4

│ │ lecture3.mp4

│ │ lecture4N e n h / 6 & D.mp2 E ,4

│ │H ` e % ) H r # D 课程辅助内容1.mp4

│ │ 课程辅助内容2.mp4

│ │ 课程辅助内容3.mp4

│ │

│ ├─We( x ; q j p n Z 0ek 11：重排序与多目标学习

│ │ ├─lectu{ } J r Rre

│ │ │ lect1 M x Hure 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4

│ │ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4

│ │ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp= * ~ (4

│ │ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4

│ │ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4

│ │ │

│ │ └─review

│ │ Reviewq N 8 8 0 T #-1.mp4

│ │ Review-2.mp4

│ │

│ ├─Week 12：热点文章实时召回

│ │ 热点文章实时召回策略-1K : }(204238).mp4

│ │ 热点文章实时召回策略-2(204238).mp4

│ │ 热点文章实时召回策略-3(204238).mp4

│ │ 热点文章实时召回策略-4(204238).mP O } 9 D ep4

│ │ 热点文章实时召回策略-5@ w w ) R I(204238).mp4

│ │

│t % Z 3 ) q m Y 6 ├─Week 13：\ m Z多目标与用户多兴趣

│ │ 多目标与用户多兴趣-1.mp4

│ │ 多目标与用户多兴趣-2.mp ? c P ) o 1 kp4

│ │ 多目标与用户多兴趣-3.mp4

│ │H S 7 ~ N 多目标与用户多兴a . ( 1 A y T k趣-4.mp4

│ │ 多目标与v 2 q ; N }用户多兴趣-5.mp4

│ │

│ ├─Week 14：强化学习与推荐系统

│ │ 强{ @ – x \化学习与推荐系统-1.mp4

│ │ 强化学习与推荐系统-2.mp4

│ │ 强化学习与推荐系统-3.mp4

│ │ 强化学习与推荐系统-4.mp4

│ │

│ ├─Week 15：项目总结、部署

│ │ 项目总结、部署以及职业规划、面试指导1\ # M _ 7 Z j d.mp4

│ │ 项目总G B D T w结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4

│ │` q j 项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4

│ │

│ ├─Week 1：机器学习基础

│ │ ├─1.1 课程安排与项目介绍

│ │ │ 1.开篇介绍.mp4

│ │ │ 2.课程概览.mp4

│ │ │ 3.老师介绍.mp4

│ │ │ 4+ D ? U $ ^ c d.逻辑回归与梯度下降-1.mp4

│ │ │ 5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4

│ │ │ 6.逻^ l z v辑回归与梯度下降-3.mp4

│ │ │ 7.神经网络.mp4

│ │ │ 8.正规化.mp4

│ │ │ 9.常用优化算法.mp4

│– ] ( │ │= S S 7 ! ( o –

│ │ └─= q b _ H X1.2 课程辅助内容

│ │ 1.指数分布.mp4

│ │ 2.广义线性模型.mp4

│ │ 3.贝叶斯估[ C b A计与频率派估计.mp4

│ │

│ ├─Week 2：推荐+ X n +系统基础

│ │ ├─Week 2-2.1推荐系统基础

│m I b │ │ 1.推荐架构与协同.mp4

│ │ │ 2.推荐架构与协同.mp4

│ │ │ 3.推荐架构与协同.mp4

│ │ │ 4.推荐架构与协同.mp4

│ │ │ 5.推荐架构与协同.mp4

│ │ │ 6.推荐架构与协v 2 3同.mpq l ) g 3 L4

│ │ │

│ │ └─Week 2-2.2 课程辅助内容

│ │ 1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

│ │ 2.不同类[ ` 7 } R别协同的实现与工程技巧.mp4

│ │

│ ├─Week 3：内容画像与用户画像

│ │ ├─3.1内N Y t A u l J容画像与用户画像

│ │ │ 1.nlp技术内容画像的抽取.mp4

│ │ │ 2.nlp技术内容画像的抽取.mp4

│ │ │ 3.nlp技术内容画像的抽取.mp4

│ │ │ 4.nlp技术内容画像的抽取.mp4

│ │ │ 5.nlp技术内容画像的抽取.mp4

│ │ │

│ │ └─3.2 课程辅助内容

│ │ 1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

│ │ 2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

│ │ 3.内容画像的抽取、构} 1 c 3 o , ? L ,建实战1.mp4

│ │

│_ D ^ ` k ├─Wee1 X _ n 8 }k 4：用户画 Week

│ │ ├─4.1用户画像

│ │ │ 1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

│ │ │ 2.用户画像与内容画像U H w * \ C的关系、用途.mp4

│ │ │ 3.用户画像与内容画像的关系、用途R v o n – P G.mp4

│ │ │ 4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

│ │ │

│ │ └─4.2 课程辅助内容

│ │ 1.f f – S & XRedis的搭建与使用.mp4

│ │ 2.Redis的搭建与使用.mp4

│ │

│ ├─Weekb i + k N v 2 5：传统match方法

│ │ ├─第 5 章：Week 5-5.1传统match方法

│ │ │ 1.传统match方法.mp4

│ │ │ 2.传统match方法.mp4

│ │ │ 3.传统md C / 3 Jatch方法.mp4

│ │ │ 4X R 7 v O.传统match方法.mp4

│ │ │

│ │ └─第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容

│ │ 1.NCF、GMF的实现.mp4

│ │ 2.NCF、GMF的实现.mp4

│ │

│ ├─Week 6：深度match方法

│ │ ├─Week 6-6.1深度match方法

│ │ │ 1.深度match方法.mp4

│ │: z 2 # │ 2.深度match方法.mp4

│ │ │ 3.深度match方法(1).mp4

│ │ │ 3.深度matc9 b J B & |h方法.mp4

│ │ │ 4.深度match方法.mp4r / ? (

│ │ │

│ │ └─Week 6-6.2 课程辅助内容

│ │ 1.f深度match方法.mp4

│ │ 2.f深f B o 7 * ` – {度match方法.mp4

│ │M x $ Y 0

│ ├─Week 7：经典Ranking方法

│ │$ k b f = E U ~ | ctr预估初探1.mp4

│ │ ctr预估初探2.mp4

│ │ ctr预估初探3.mpI k / p K % % | d4

│ │ ctr预估初探4.mp4

│ │ ctr预估初探# z 2 x5.mp4

│ │ ctr预估初探6.mp4

│ │

│ ├─Week 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建

│ │ lecture1-1.mp4

│ │ lecture1-2.mp42 – T H ; \

│ │[ ) ~ ? ) lecture1-3.mp4

│ │ lecture1-4.mp4

│ │ lecturel h 0 3 4 4 % A1-5.mp4

│ │ 辅助内容.mp4

│ │

│ ├─Week 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐

│ │ lecture1.mp4

│ │ lecture2.mp4

│ │ lecture3.mp4

│ │ 辅助内容.mp4

│ │

│ └─资料

│ course-info-master] . 2 3 [ 9-88321b04263367533fba45b3b6763160f8a15563.zip

│ 资料.zip