[极客时间]15 推荐系统三十六式-刑无刀[完结][百度网盘下载]
课程目录：
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15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf
35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf
28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf
39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf
38. 推荐系统的参考阅读.pdf
03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf
06.从文本到用户画像有多远.pdf
08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf
37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf
24. 推荐候选池的去重策略.pdf
10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf
04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf
19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
07. 超越标签的内容推荐系统.pdf
32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf
26. Netflix个性化推荐架构.pdf
34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf
17. 简单却有效的Bandit算法.pdf
36. 说说信息流的前世今生.pdf
31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf
25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf
23. 实用的加权采样算法.pdf
21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf
02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf
01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf
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32 [效果保证]道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3
09[近邻推荐]协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
33[开源工具]和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3
28 [关键模块]让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3
21 [其他应用算法]构建一个科学的排行榜体系.mp3
25 [常见架构]Netflix个性化推荐架构.mp3
05[内容推荐]从文本到用户画像有多远.mp3
14 [模型融合]一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
16 [MAB问题]简单却有效的Bandit算法.mp3
23 [其他应用算法]推荐候选池的去重策略.mp3
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
30 [关键模块] 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3
20 [深度学习]用RNN构建个性化音乐播单.mp3
37 推荐系统的参考阅读.mp3
26[常见架构]总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3
02[概念篇]个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
27[关键模块]巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
19 [深度学习]深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3
03 [概念篇]这些你必须应该具备的思维模式.mp3
15 [模型融合]深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
10 [矩阵分解]那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
01 [概念篇]你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3
06 [内容推荐]超越标签的内容推荐系统.mp3
34 [产品篇]推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
35 [产品篇]说说信息流的前世今生.mp3
36 [团队篇]组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
04 [内容推荐]画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3
31 [效果保证]推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
17[MAB问题]结合上下文信息的Bandit算法.mp3
24 [常见架构]典型的信息流架构是什么样的.mp3
29[关键模块]让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3
22[其他应用算法]实用的加权采样算法.mp3
08[近邻推荐]解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
07 [近邻推荐]人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3
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
38 [尾声]遇“荐”之后，江湖再见.mp3
11[矩阵分解]Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
18 [MAB问题]如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
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