推荐系统三十六式-刑无刀

pdfs [16.91M]

01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf [133.48K]

02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf [129.61K]

03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf [153.40K]

04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf [127.67K]

05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf [136.50K]

06.从文本到用户画像有多远.pdf [229.98K]

07. 超越标签的内容推荐系统.pdf [1.04M]

08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf [159.62K]

09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf [259.23K]

10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf [652.88K]

11. 那些在netflix prize中大放异彩的推荐算法.pdf [236.08K]

12 facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf [213.37K]

13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf [588.82K]

14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf [585.13K]

15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf [480.89K]

16. 深度和宽度兼具的融合模型 wide and deep.pdf [1.06M]

17. 简单却有效的bandit算法.pdf [561.27K]

18. 结合上下文信息的bandit算法.pdf [255.47K]

19. 如何将bandit算法与协同过滤结合使用.pdf [567.78K]

20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf [629.04K]

21. rnn为网络音乐自动构建个性化播单.pdf [943.53K]

22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf [360.51K]

23. 实用的加权采样算法.pdf [231.91K]

24. 推荐候选池的去重策略.pdf [581.81K]

25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf [328.55K]

26. netflix个性化推荐架构.pdf [747.41K]

27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf [324.60K]

28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf [445.40K]

29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf [630.15K]

30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf [691.21K]

31. 推荐系统服务化、存储选型及api设计.pdf [707.94K]

32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf [357.91K]

33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf [320.85K]

34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf [1.02M]

35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf [306.84K]

36. 说说信息流的前世今生.pdf [220.31K]

37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf [250.48K]

38. 推荐系统的参考阅读.pdf [250.48K]

39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf [324.85K]

音频 [202.90M]

00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3 [2.90M]

01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 [3.99M]

02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 [5.17M]

03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 [4.47M]

04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 [5.97M]

05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 [6.55M]

06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 [4.70M]

07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 [6.14M]

08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 [4.24M]

09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 [5.46M]

10 【矩阵分解】那些在netflix prize中大放异彩的推荐算法.mp3 [5.63M]

11【矩阵分解】facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 [5.42M]

12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3 [3.98M]

13 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3 [5.95M]

14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 [4.52M]

15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 wide and deep.mp3 [6.48M]

16 【mab问题】简单却有效的bandit算法.mp3 [6.57M]

17【mab问题】结合上下文信息的bandit算法.mp3 [4.87M]

18 【mab问题】如何将bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 [5.38M]

19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 [5.91M]

20 【深度学习】用rnn构建个性化音乐播单.mp3 [5.04M]

21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 [5.35M]

22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 [3.42M]

23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 [3.99M]

24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 [6.41M]

25 【常见架构】netflix个性化推荐架构.mp3 [5.61M]

26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 [4.89M]

27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 [5.24M]

28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 [6.47M]

29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 [5.88M]

30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及api设计.mp3 [5.80M]

31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 [7.69M]

32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 [7.01M]

33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 [2.67M]

34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 [5.52M]

35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 [5.52M]

36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 [5.74M]

37 推荐系统的参考阅读.mp3 [2.40M]

38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 [3.94M]