推荐系统三十六式-刑无刀 [202.9M]

推荐系统三十六式-刑无刀 [202.9M]


      00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 [2.9M]
      01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 [4M]
      02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 [5.2M]
      03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 [4.5M]
      04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 [6M]
      05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 [6.6M]
      06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 [4.7M]
      07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 [6.1M]
      08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 [4.2M]
      09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 [5.5M]
      10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 [5.6M]
      11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 [5.4M]
      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 [4M]
      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 [5.9M]
      14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 [4.5M]
      15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 [6.5M]
      16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 [6.6M]
      17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 [4.9M]
      18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 [5.4M]
      19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 [5.9M]
      20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 [5M]
      21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 [5.4M]
      22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 [3.4M]
      23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 [4M]
      24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 [6.4M]
      25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 [5.6M]
      26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 [4.9M]
      27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 [5.2M]
      28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 [6.5M]
      29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 [5.9M]
      30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 [5.8M]
      31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 [7.7M]
      32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 [7M]
      33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 [2.7M]
      34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 [5.5M]
      35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 [5.5M]
      36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 [5.7M]
      37 推荐系统的参考阅读.mp3 [2.4M]
      38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 [3.9M]

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