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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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