本套课程推荐系统算法系统工程师,课程官方售价21998元,本次更新的课程共分为14周的课程,课程从集器学习基础开始讲起,然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统,课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点;帮助大家掌握经典和前沿的推荐系统技术,文件大小共计27.19G,文章底部附下载地址。
更多数据结构算法课程推荐:小码哥恋上数据结构与算法系列课程(第1-3季),牛客网:左神算法合集,幂次学院:数据结构与算法365天刷题特训营,这些都是进阶课程,需要掌握基础算法之后才能学习。
课程收获:
1.掌握经典和前沿的推荐系统技术,以及NLP技术如文本分类、关键信息抽取等;
2.掌握工业界推荐系统技术栈和系统搭建流程;
3.掌握推荐系统中常用的召回与排序模型(DeepFM、双塔模型等);
4.掌握当前推荐系统中流行的图推荐方法(Graph Embedding、Node2vec、Ripple Network等)。
V-3504:贪心推荐系统系统工程师
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├─Week 10:深度Ranking模型
│ lecture1.mp4
│ lecture2.mp4
│ lecture3.mp4
│ lecture4.mp4
│ 课程辅助内容1.mp4
│ 课程辅助内容2.mp4
│ 课程辅助内容3.mp4
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├─Week 11:重排序与多目标学习
│ ├─lecture
│ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
│ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
│ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
│ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
│ │ lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
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│ └─review
│ Review-1.mp4
│ Review-2.mp4
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├─Week 12:热点文章实时召回
│ 热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
│ 热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
│ 热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
│ 热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
│ 热点文章实时召回策略-5(204238).mp4
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├─Week 13:多目标与用户多兴趣
│ 多目标与用户多兴趣-1.mp4
│ 多目标与用户多兴趣-2.mp4
│ 多目标与用户多兴趣-3.mp4
│ 多目标与用户多兴趣-4.mp4
│ 多目标与用户多兴趣-5.mp4
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├─Week 14:强化学习与推荐系统
│ 强化学习与推荐系统-1.mp4
│ 强化学习与推荐系统-2.mp4
│ 强化学习与推荐系统-3.mp4
│ 强化学习与推荐系统-4.mp4
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├─Week 1:机器学习基础
│ ├─1.1 课程安排与项目介绍
│ │ 1.开篇介绍.mp4
│ │ 2.课程概览.mp4
│ │ 3.老师介绍.mp4
│ │ 4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
│ │ 5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
│ │ 6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
│ │ 7.神经网络.mp4
│ │ 8.正规化.mp4
│ │ 9.常用优化算法.mp4
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│ └─1.2 课程辅助内容
│ 1.指数分布.mp4
│ 2.广义线性模型.mp4
│ 3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
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├─Week 2:推荐系统基础
│ ├─Week 2-2.1推荐系统基础
│ │ 1.推荐架构与协同.mp4
│ │ 2.推荐架构与协同.mp4
│ │ 3.推荐架构与协同.mp4
│ │ 4.推荐架构与协同.mp4
│ │ 5.推荐架构与协同.mp4
│ │ 6.推荐架构与协同.mp4
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│ └─Week 2-2.2 课程辅助内容
│ 1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
│ 2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
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├─Week 3:内容画像与用户画像
│ ├─3.1内容画像与用户画像
│ │ 1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│ │ 2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│ │ 3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│ │ 4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
│ │ 5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
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│ └─3.2 课程辅助内容
│ 1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│ 2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
│ 3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
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├─Week 4:用户画 Week
│ ├─4.1用户画像
│ │ 1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│ │ 2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│ │ 3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
│ │ 4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
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│ └─4.2 课程辅助内容
│ 1.Redis的搭建与使用.mp4
│ 2.Redis的搭建与使用.mp4
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├─Week 5:传统match方法
│ ├─第 5 章:Week 5-5.1传统match方法
│ │ 1.传统match方法.mp4
│ │ 2.传统match方法.mp4
│ │ 3.传统match方法.mp4
│ │ 4.传统match方法.mp4
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│ └─第 5 章:Week 5-5.2 课程辅助内容
│ 1.NCF、GMF的实现.mp4
│ 2.NCF、GMF的实现.mp4
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├─Week 6:深度match方法
│ ├─Week 6-6.1深度match方法
│ │ 1.深度match方法.mp4
│ │ 2.深度match方法.mp4
│ │ 3.深度match方法.mp4
│ │ 4.深度match方法.mp4
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│ └─Week 6-6.2 课程辅助内容
│ 1.f深度match方法.mp4
│ 2.f深度match方法.mp4
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├─Week 7:经典Ranking方法
│ ctr预估初探1.mp4
│ ctr预估初探2.mp4
│ ctr预估初探3.mp4
│ ctr预估初探4.mp4
│ ctr预估初探5.mp4
│ ctr预估初探6.mp4
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├─Week 8: GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
│ lecture1-1.mp4
│ lecture1-2.mp4
│ lecture1-3.mp4
│ lecture1-4.mp4
│ lecture1-5.mp4
│ 辅助内容.mp4
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└─Week 9:引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
lecture1.mp4
lecture2.mp4
lecture3.mp4
辅助内容.mp4