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推荐系统三十六式视频教程课程目录开篇词 | 用知识去对抗技术不平等【概念篇】你真的需要个忄生化推荐系统吗?【概念篇】个忄生化推荐系统那些绕不开的经典问题【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”【内容推荐】从文本到用户画像有多远【内容推荐】超越标签的内容推荐系统【近邻推荐】人以群分.你是什么人就看到什么世界【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些【矩阵分解】那些在netflix prize中大放异彩的推荐算法【矩阵分解】facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的【矩阵分解】如果关注排序效果.那么这个模型可以帮到你【模型融合】经典模型融合办法:线忄生模型和树模型的组合拳【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线忄生模型【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 wide and deep【mab问题】简单却有效的bandit算法【mab问题】结合上下文信息的bandit算法【mab问题】如何将bandit算法与协同过滤结合使用【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些?【深度学习】用rnn构建个忄生化音乐播单【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系【其他应用算法】实用的加权采样算法【其他应用算法】推荐候选池的去重策略【常见架构】典型的信息流架构是什么样的【常见架构】netflix个忄生化推荐架构【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐【关键模块】让数据驱动落地.你需要一个实验平台【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及api设计【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位【产品篇】说说信息流的前世今生【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径【尾声】遇“荐”之后.江湖再见

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