推荐系统-小象学院-大数据推荐系统训练营视频资源大小：4.87 GB类型：大数据推荐 本课程VIP会员可通过网盘转存或下载。此课程由369自学收! Z W j F 4 c } j集整理。
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推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考F S 6 m，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
文件目录
项目就业视频
PART1
课程总结.mp4
第1课时 L2阶段学习说明.mp4
第2课时 基本介绍.mp4
第3课时 推荐系统基础.mp4
第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4
第5课时 推荐p r D W l k系统公司级别的架构@ G s 2 )方法介绍(二).mp4
第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4
第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4
第8课时： 项目介绍与说明.mp4
第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4
第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4
第13、14课时： 京东购买预估第3种解决l A M t方案.mp4
第15课时： rossmam ? 6 : Lnn连锁商店销量预估解决方案.mp4
第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4
第18、19课时： 阿里口碑P m L流量预测解决方案2.mp4
第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPTY u Z s E 1 | O G一览.mp4
第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4
第23课时： 音乐推I l * 9 (荐系统数据解析q L 0 z.mp4
第24课时： 基于suru f q j – kprise的歌单推荐系统.mp4
第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4
第26课时：^ 9 P y b C n m 电影推荐系统的构建（上）.mp4
PART2
第27课时： 电影推荐系统的构建= s Q : m e W（下）.mp4
第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4
第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4
第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4
第31课时： 抖音短视频理解与* , 9 E ? p推荐案例背1 U Q景.mp4
第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4
第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4
第35课时： 推荐P : : k项目说明.mp4
基础视频
PART1
README.txt
刀网地址发布页.url
1.3推荐系统的技术演进.mp4
1.4推荐系统的核心产品问题.mp4
1.1课程简介.mp4
1.H Y * v \ H f E J2推荐系统的演化过程.mp4
2.6交叉验证.mp4
2.3假设集合.mp4
2.8最优化方法.mp4
2.7损失函数和正则化.mp4
2.9贝叶斯决策理论.mp4
2.1学习方4 V _ X d ! R法.m( } lp4
2.4VC维和Bias.mp4
2.2机器学习的学习问题.mp4
2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4
2.5Bias.mp4
3.3物品相似度的算法实现.H V ) : v M Amp4
3.1基* % \于User的协同过滤算法.mp4
3.7随机游走算法.mp4
3.2基于Item的协同过滤算法.mp4
3.6反馈时效性优化.mp4
3.4协同过滤算法的变种.mp4
3.5间隔时效性优化.mp4
3.87 Q V M X g K图模型embedding算法.mp4
4.2词袋模型和向量空间模型.mp4
4.7LDA的应8 ! m j P #用实例.mp4
4.1推荐系统策` X 4 [ 6略流程和核心问题.mp4
4.8神经网络模型.mp4
4.5概率隐语义模型u L { e ?pLSA.mp4
4.3词袋模型% P 9 y $ ; @ t 9的拓展TF.mp4
4.9行为数据文档化.` t u H \ Amp4
4% W P c k @ 4 O *.10行为序列数据文J a H 6 ` ~ x !档化和向量化.mp4% ! l d S V
4.4隐语义模型LSA.mp4
4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4
5.1推荐系统中的用户画像.mp4
5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4
5.3物品侧画像.mp4
5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4
5.2用户画像的价值准则.mp4
5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4
5.6用户兴趣扩展.mp4
61 _ j.3模型效果评估.mp4
6.2常用模型介绍.mp4
6.4常用模型介绍.mp4
6.5模型效果评3 1 B估.mp4
6.1问题分析与目标定义.mp4
6.6机器学习系统~ ( G d V U 3 C .架构设计.mp4
7.3在线效果评测方法.mp4
7.2离线效果评Q o 3 F Z T U h测方法.mp4
7.4在线评= E K z q W s ,测方法.L $ t * e o * v fmp4
7.1常用评测指标.mp4
7.5更k | * L E T好更快的在线系统.mp4
PART2
PARTl 4 – ] H B 4 – @2
7.7系统监控.mp4
7.6交叉实验.mp4
8.1多X Y = G ; [ %臂老虎机和EE问题.mp4
8.2多臂老虎机问题.mp4
8E 9 [ , % v.7机器学习中的EE关系.mp4
8.8推荐系统中的EE思考.mp4
8.5汤普森采样.mp4
8.4UCB算法.8 [ D } U P a Gmp4
8.3e贪心算法.mp4
8.6Lib S A – A BnUCB.mp4
9.6从离线到在线.mp4
9.4在线层架构.mp4
9.1推荐系统架构设计.mp4
9.5系统架构演进原则.mp4
9.7基于DSL的系统架构设计.mp4
9.3离线层架构.mp4
9.2系统边界和外部依赖.mp4
10.1推荐系统的挑战以及前沿T P 2 #发展.mp0 R & j M I a4
10.6召回技术的* M F w局限性.mp4
10.4信息茧房.mp4
10.3相关性和因果性.mp4
10.7总结V Q –.mn N Tp4
10.2推荐结果显示.mp4
10.5转化率偏置问题.mp4
2.9贝叶斯决策理论[00-10-14][20230228-232012472].jpg
5.6用户兴趣扩展[00-07-58][20230228-231908807].jpg
8.8推X / ` \ 7 Y e a荐系统中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg
10.5转化率偏置问题[00-14-20][20230228-231838504].jpg
10.6召回技术的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg
第22课时： 推荐系统方. 6 4 1 ? – o _法讲解5 H 1[00-37-57][20230228-23203509].jpg
第32课时 xDeepFM模型讲解[00-08-06][20230228-232044704].jpg
第@ 8 z * c ( P32课时 xDeepFM模型讲解[00-17-32][20230228-232048880].jpg
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