JK时间：深度学习推荐系统实战【598MB】
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【资源目录】
├─01-开篇词 (1讲)
│ 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a
│ 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
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├─02-基础架构篇 (3讲)
│ 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a
│ 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf
│ 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a
│ 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf
│ 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a
│ 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf
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├─03-国庆策划 (2讲)
│ 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a
│ 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf
│ 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a
│ 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf
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├─04-特征工程篇 (6讲)
│ 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a
│ 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf
│ 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a
│ 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf
│ 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a
│ 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf
│ 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a
│ 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf
│ 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a
│ 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf
│ 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a
│ 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf
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├─05-线上服务篇 (7讲)
│ 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a
│ 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf
│ 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a
│ 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf
│ 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a
│ 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
│ 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a
│ 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf
│ 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a
│ 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf
│ 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a
│ 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf
│ 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.m4a
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├─06-推荐模型篇 (12讲)
│ 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a
│ 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
│ 16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.m4a
│ 16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf
│ 17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
│ 17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a
│ 18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a
│ 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
│ 19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a
│ 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
│ 20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
│ 20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a
│ 21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a
│ 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
│ 22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
│ 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
│ 23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a
│ 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf
│ 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a
│ 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.pdf
│ 模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf
│ 模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a
│ 特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf
│ 特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a
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├─07-模型评估篇 (5讲)
│ 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a
│ 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
│ 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a
│ 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
│ 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a
│ 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf
│ 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a
│ 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf
│ 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a
│ 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf
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├─08-前沿拓展篇 (6讲)
│ 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a
│ 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf
│ 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a
│ 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf
│ 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a
│ 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf
│ 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a
│ 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf
│ 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a
│ 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf
│ 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a
│ 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf
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└─09-结束语 (2讲)
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf
35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf
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