手把手带你搭建推荐系统（完结）-音频和文档资料_576.67MB

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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
文件总数量：	322条
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文件创建时间：	2023-11-12 17:47:54

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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　[15.21KB]
    30｜推荐系统的后处理及日志回采.md　[10.87KB]
    12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf　[2.70MB]
    24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md　[15.25KB]
    29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf　[1.63MB]
    28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3　[16.70MB]
    22｜油管DNN：召回算法的后起之秀（下）.md　[21.51KB]
    09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3　[11.63MB]
    23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md　[21.87KB]
    01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3　[15.28MB]
    30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3　[11.92MB]
    02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md　[12.40KB]
    11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf　[2.36MB]
    03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3　[9.99MB]
    25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3　[13.31MB]
    05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf　[2.17MB]
    11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md　[8.19KB]
    22｜油管DNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3　[9.44MB]
    25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md　[12.00KB]
    20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md　[13.46KB]
    特别放送｜知识回顾（中）.pdf　[4.28MB]
    14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md　[13.47KB]
    01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf　[3.46MB]
    29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md　[10.72KB]
    10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf　[3.74MB]
    07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf　[5.70MB]
    24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf　[1.95MB]
    04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md　[11.83KB]
    26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3　[13.27MB]
    11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3　[8.20MB]
    12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md　[10.33KB]
    27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md　[16.33KB]
    10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3　[15.03MB]
    06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3　[10.90MB]
    26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md　[12.94KB]
    19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3　[17.15MB]
    20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3　[15.09MB]
    特别放送｜知识回顾（上）.mp3　[2.87MB]
    15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md　[18.82KB]
    13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf　[2.38MB]
    13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3　[14.58MB]
    19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md　[18.37KB]
    结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md　[6.66KB]
    开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3　[9.80MB]
    23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3　[12.29MB]
    25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf　[1.88MB]
    特别放送｜知识回顾（中）.mp3　[2.77MB]
    特别放送｜知识回顾（下）.md　[6.00KB]
    06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md　[10.42KB]
    03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md　[9.39KB]
    18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf　[2.36MB]
    16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3　[15.75MB]
    17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3　[11.83MB]
    14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3　[12.30MB]
    18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md　[10.02KB]
    特别放送｜知识回顾（中）.md　[3.76KB]
    21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf　[1.94MB]
    18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3　[10.97MB]
    27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3　[10.45MB]
    27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf　[2.55MB]
    08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3　[14.19MB]
    08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md　[20.09KB]
    16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf　[4.12MB]
    13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md　[17.68KB]
    开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf　[2.30MB]
    21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.md　[12.45KB]
    21｜油管DNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3　[13.03MB]