推荐系统三十六式【完结】某客时间音频40_共：220.53MB

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文件名称：	推荐系统三十六式【完结】某客时间音频40_共：220.53MB
文件总数量：	78条
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文件创建时间：	2021-6-10 13:52:47

目录：【23推荐系统三十六式【完结】】
目录：【23推荐系统三十六式【完结】】
    39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf　[324.84KB]
    38.推荐系统的参考阅读.pdf　[250.48KB]
    38【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3　[3.94MB]
    37.组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf　[250.48KB]
    37推荐系统的参考阅读.mp3　[2.41MB]
    36.说说信息流的前世今生.pdf　[220.31KB]
    36【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3　[5.75MB]
    35.推荐系统在互联网产品商业链条中的地位_.pdf　[306.83KB]
    35【产品篇】说说信息流的前世今生_.mp3　[5.52MB]
    34.和推荐系统有关的开源工具及框架介绍_.pdf　[1.01MB]
    34【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3　[5.53MB]
    33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3　[2.68MB]
    33.道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf　[320.84KB]
    32.推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf　[357.91KB]
    32【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防_.mp3　[7.01MB]
    31.推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf　[707.94KB]
    31【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3　[7.69MB]
    30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf　[691.21KB]
    30【关键模块】推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3　[5.81MB]
    29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3　[5.88MB]
    29.让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf　[630.14KB]
    28.巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf　[445.39KB]
    28【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3　[6.47MB]
    27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3　[5.25MB]
    27.总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf　[324.59KB]
    26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系_.mp3　[4.89MB]
    个性化推荐架构.pdf　[747.40KB]
    25.典型的信息流架构是什么样的.pdf　[328.54KB]
    25【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3　[5.62MB]
    24.推荐候选池的去重策略.pdf　[581.81KB]
    24【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3　[6.42MB]
    23.实用的加权采样算法.pdf　[231.91KB]
    23【应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3　[3.99MB]
    22【应用算法】实用的加权采样算法.mp3　[3.43MB]
    22.构建一个科学的排行榜体系_.pdf　[360.50KB]
    21.RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf　[943.53KB]
    21【应用算法】构建一个科学的排行榜体系_.mp3　[5.36MB]
    20.深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf　[629.04KB]
    20【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3　[5.04MB]
    19.如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf　[567.77KB]
    19【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3　[5.92MB]
    18.结合上下文信息的Bandit算法.pdf　[255.47KB]
    18【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用_.mp3　[5.38MB]
    17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3　[4.87MB]
    17.简单却有效的Bandit算法.pdf　[561.27KB]
    16.深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep.pdf　[1.05MB]
    16【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3　[6.58MB]
    15.一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型_.pdf　[480.89KB]
    15【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep.mp3　[6.49MB]
    14.经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳_.pdf　[585.12KB]
    14【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3　[4.52MB]
    13.如果排序效果，那么这个模型可以帮到你_.pdf　[588.81KB]
    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　[5.95MB]
    12【矩阵分解】如果排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3　[3.99MB]
    12Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf　[213.37KB]
    11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3　[5.42MB]
    11.那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法.pdf　[236.08KB]
    10.协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf　[652.88KB]
    10【矩阵分解】那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法.mp3　[5.63MB]
    09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些_.mp3　[5.47MB]
    09.解密“看了又看”和“买了又买”.pdf　[259.23KB]
    08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3　[4.25MB]
    08.人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf　[159.61KB]
    07.超越标签的内容推荐系统.pdf　[1.04MB]
    07【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3　[6.15MB]
    06.从文本到用户画像有多远.pdf　[229.98KB]
    06【内容推荐】超越标签的内容推荐系统_.mp3　[4.81MB]
    05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3　[6.56MB]
    05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf　[136.49KB]
    04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf　[127.66KB]
    04【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3　[6.12MB]
    03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf　[153.39KB]
    03【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式_.mp3　[4.48MB]
    02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3　[5.18MB]
    02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf　[129.61KB]
    01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf　[133.47KB]
    01【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-_.mp3　[4.10MB]
    00开篇词-用知识去对抗技术不平等.mp3　[2.90MB]