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00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.91MB | |
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01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.10MB | |
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01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 133.48kB | |
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02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 129.61kB | |
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02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.18MB | |
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03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.48MB | |
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03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 153.40kB | |
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04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.12MB | |
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04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 127.67kB | |
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05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 136.50kB | |
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05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.56MB | |
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06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.81MB | |
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06.从文本到用户画像有多远.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 229.98kB | |
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07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.15MB | |
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07. 超越标签的内容推荐系统.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 1.04MB | |
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08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 159.62kB | |
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08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.25MB | |
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09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 259.23kB | |
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09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.47MB | |
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10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.64MB | |
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10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 652.88kB | |
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11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 236.08kB | |
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11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.43MB | |
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12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 213.37kB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.99MB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.96MB | |
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13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 588.82kB | |
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14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.53MB | |
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14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 585.13kB | |
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15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.49MB | |
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15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 480.89kB | |
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16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.58MB | |
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16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 1.06MB | |
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17. 简单却有效的Bandit算法.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 561.27kB | |
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17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.88MB | |
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18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.39MB | |
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18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 255.47kB | |
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19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.92MB | |
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19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 567.78kB | |
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20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.05MB | |
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20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 629.04kB | |
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21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.36MB | |
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21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 943.53kB | |
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22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 360.51kB | |
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22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.43MB | |
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23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.00MB | |
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23. 实用的加权采样算法.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 231.91kB | |
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24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.42MB | |
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24. 推荐候选池的去重策略.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 581.81kB | |
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25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.62MB | |
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25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 328.55kB | |
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26. Netflix个性化推荐架构.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 747.41kB | |
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26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 4.90MB | |
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27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 324.60kB | |
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27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.25MB | |
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28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 6.48MB | |
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28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 445.40kB | |
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29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 630.15kB | |
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29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.89MB | |
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30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.81MB | |
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30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 691.21kB | |
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31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 7.70MB | |
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31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 707.94kB | |
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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 | 2022-10-15 20:37:20 | 7.02MB | |
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32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 357.91kB | |
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33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 320.85kB | |
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33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.68MB | |
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34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.53MB | |
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34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 1.02MB | |
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35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.53MB | |
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35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 306.84kB | |
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36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 5.75MB | |
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36. 说说信息流的前世今生.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 220.31kB | |
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37 推荐系统的参考阅读.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 2.41MB | |
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37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 250.48kB | |
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38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 | 2022-10-15 20:37:20 | 3.95MB | |
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38. 推荐系统的参考阅读.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 250.48kB | |
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39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf | 2022-10-15 20:37:20 | 324.85kB |