专栏课-黄鸿波-手把手带你搭建推荐系统（完结）【576MB】--JK时间

yyzhi

下载地址：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

【课程目录】

│  01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md
│  01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
│  01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
│  02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
│  02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
│  02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
│  03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md
│  03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3
│  03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf
│  04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md
│  04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
│  04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf
│  05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md
│  05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3
│  05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf
│  06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md
│  06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
│  06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
│  07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.md
│  07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.mp3
│  07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf
│  08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md
│  08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3
│  08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf
│  09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md
│  09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3
│  09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf
│  10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.md
│  10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3
│  10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf
│  11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md
│  11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3
│  11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf
│  12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md
│  12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3
│  12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf
│  13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md
│  13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3
│  13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf
│  14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md
│  14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3
│  14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf
│  15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md
│  15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3
│  15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf
│  16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md
│  16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3
│  16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf
│  17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md
│  17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3
│  17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf
│  18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md
│  18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3
│  18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf
│  19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md
│  19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3
│  19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf
│  20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md
│  20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3
│  20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf
│  21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md
│  21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3
│  21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf
│  22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md
│  22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3
│  22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf
│  23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md
│  23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3
│  23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf
│  24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md
│  24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.mp3
│  24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf
│  25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md
│  25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3
│  25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf
│  26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md
│  26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3
│  26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.pdf
│  27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md
│  27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3
│  27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf
│  28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md
│  28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3
│  28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.pdf
│  29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md
│  29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3
│  29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf
│  30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
│  30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3
│  30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf
│  index.txt
│  开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md
│  开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
│  开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
│  特别放送｜知识回顾（上）.md
│  特别放送｜知识回顾（上）.mp3
│  特别放送｜知识回顾（上）.pdf
│  特别放送｜知识回顾（下）.md
│  特别放送｜知识回顾（下）.mp3
│  特别放送｜知识回顾（下）.pdf
│  特别放送｜知识回顾（中）.md
│  特别放送｜知识回顾（中）.mp3
│  特别放送｜知识回顾（中）.pdf
│  结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md
│  结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3
│  结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf

侵权联系和免责声明

1.本站资源所有言论纯属用户个人意见，与本论坛立场无关。

2.本站所有资源收集于互联网，由用户分享，本站不享有任何版权，如有侵权请联系本站删除。

3.本站部分内容转载自其它网站，但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。

4.如本帖侵犯到任何版权问题，请立即告知本站，本站将及时删除并致以最深的歉意。

侵权联系邮箱：2647756422@qq.com

本文地址: https://www.itstudy365e.com/thread-1328-1-1.html