手把手带你搭建推荐系统（完结）-音频和文档资料_576.67MB
50586文件名称： 手把手带你搭建推荐系统（完结）-音频和文档资料g03_共：576.67MB
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目录：【手把手带你搭建推荐系统（完结）-音频和文档资料】
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.md
30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3
22｜油管DNN：召回算法的后起之秀（下）.md
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3
23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md
22｜油管DNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md
特别放送｜知识回顾（中）.pdf
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md
27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3
特别放送｜知识回顾（上）.mp3
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf
特别放送｜知识回顾（中）.mp3
特别放送｜知识回顾（下）.md
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md
特别放送｜知识回顾（中）.md
21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3
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
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？.md
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.md
21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.pdf
特别放送｜知识回顾（下）.pdf
22｜油管DNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf
特别放送｜知识回顾（上）.md
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf
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
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf
特别放送｜知识回顾（上）.pdf
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3
30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.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？.mp3
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.pdf
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md
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.mp3
08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf
特别放送｜知识回顾（下）.mp3
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