2022从零开始学习推荐系统，提升竞争力
┃┣━{1}--第1章【前言】初探推荐系统┃┃┣━--1-1前言--关于这门课.mp4
┃┃┣━--1-2推荐系统是什么.mp4
┃┃┣━--1-3课程章节导览.mp4
┃┣━{2}--第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
┃┃┣━--2-7后端服务框架搭建---召回服务（中）.mp4
┃┃┣━--2-1典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4
┃┃┣━--2-8后端服务框架搭建---召回服务（下）.mp4
┃┃┣━(2.2)--2-5课程项目微服务API定义.pdf
┃┃┣━(2.4)--2-13【梳理】重难点概览.pdf
┃┃┣━(2.1)--2-3推荐系统架构--如何设计一个推荐系统.pdf
┃┃┣━(2.3)--2-12【梳理】推荐系统常用特征.pdf
┃┃┣━--2-6后端服务框架搭建---召回服务（上）.mp4
┃┃┣━--2-2典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4
┃┃┣━--2-9后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4
┃┃┣━--2-11课程项目前端页面搭建.mp4
┃┃┣━--2-4课程项目介绍和技术选型.mp4
┃┣━{3}--第3章【特征工程】为推荐系统准备数据
┃┃┣━--3-10Spark---业界最流行的大数据框架.mp4
┃┃┣━--3-4如何做好特征工程（中）.mp4
┃┃┣━--3-14使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上）.mp4
┃┃┣━--3-2特征工程---为推荐系统准备食材（下）.mp4
┃┃┣━--3-3如何做好特征工程（上）.mp4
┃┃┣━--3-11用Spark处理特征（上）.mp4
┃┃┣━(3.3)--3-18【梳理】重难点概览.pdf
┃┃┣━--3-13如何采集用户行为数据.mp4
┃┃┣━--3-1特征工程---为推荐系统准备食材（上）.mp4
┃┃┣━--3-8用pandas可视化数据（下）.mp4
┃┃┣━--3-7用pandas可视化数据（上）.mp4
┃┃┣━(3.2)--3-17【梳理】特征处理方法.pdf
┃┃┣━--3-15使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下）.mp4
┃┃┣━(3.1)--3-6数据爬虫的编订.pdf
┃┃┣━--3-12用Spark处理特征（下）.mp4
┃┃┣━--3-5如何做好特征工程（下）.mp4
┃┣━{4}--第4章【召回】筛选出用户的心头好
┃┃┣━--4-9用Redis存储Embedding.mp4
┃┃┣━--4-10最近邻查找算法---如何使用Embedding（上）.mp4
┃┃┣━--4-11最近邻查找算法---如何使用Embedding（下）.mp4
┃┃┣━--4-7实现Item2Vec（下）.mp4
┃┃┣━(4.1)--4-15【梳理】重难点概览.pdf
┃┃┣━--4-5实现Item2Vec（上）.mp4
┃┃┣━--4-12用FAISS实现LSH.mp4
┃┃┣━--4-4如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4
┃┃┣━--4-14召回服务最终完善.mp4
┃┃┣━--4-3如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4
┃┃┣━--4-2召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4
┃┃┣━--4-6实现Item2Vec（中）.mp4
┃┃┣━--4-1召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4
┃┣━{5}--第5章【排序】对推荐结果进行精确排序
┃┃┣━--5-18模型调优怎么做（3）.mp4
┃┃┣━--5-5深度学习---革命性的机器学习模型.mp4
┃┃┣━--5-9MLP---最经典的深度学习模型.mp4
┃┃┣━--5-3协同过滤算法实现.mp4
┃┃┣━--5-14搭建并训练MLP模型（中）.mp4
┃┃┣━(5.1)--5-22【梳理】重难点梳理.pdf
┃┃┣━--5-17模型调优怎么做（2）.mp4
┃┃┣━--5-12如何保存线上服务特征.mp4
┃┃┣━--5-7用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4
┃┃┣━--5-21利用深度学习模型完善排序服务.mp4
┃┃┣━--5-16模型调优怎么做（1）.mp4
┃┃┣━--5-2协同过滤---最经典的排序算法.mp4
┃┃┣━--5-13搭建并训练MLP模型（上）.mp4
┃┃┣━--5-15搭建并训练MLP模型（下）.mp4
┃┃┣━--5-1排序层---如何活动最精确的结果排序.mp4
┃┃┣━--5-6TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp4
┃┃┣━--5-19模型调优怎么做（4）.mp4
┃┃┣━--5-11深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4
┃┃┣━--5-8用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4
┃┃┣━--5-10深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4
┃┣━{6}--第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏
┃┃┣━--6-1如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4
┃┃┣━--6-6代码实现AB测试功能（下）.mp4
┃┃┣━--6-5代码实现AB测试功能（上）.mp4
┃┃┣━--6-2如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4
┃┃┣━--6-4在线评价系统的方法：AB测试.mp4
┃┃┣━(6.1)--6-7【梳理】推荐模型离线评估.pdf
┃┣━{7}--第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨
┃┃┣━--7-5用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4
┃┃┣━--7-4实践问题---如何增强系统实时性（下）.mp4
┃┃┣━--7-6用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4
┃┃┣━--7-1实践问题---如何解决冷启动（上）.mp4
┃┃┣━--7-2实践问题---如何解决冷启动（下）.mp4
┃┃┣━--7-3实践问题---如何增强系统实时性（上）.mp4
┃┃┣━--7-7用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4
┃┃┣━(7.1)--7-9【拓展】Flink中的时间.pdf
┃┣━{8}--第8章【结语】前沿拓展
┃┃┣━--8-2前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4
┃┃┣━--8-4回顾+结语.mp4
┃┃┣━--8-1拓展篇之强化学习.mp4
┃┃┣━--8-3前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4
┃┣━课件.zip
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