深度学习推荐系统实战，网盘下载(598.59M)

01-开篇词(1讲)[12.44M]

开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a[9.65M]

开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf[2.78M]

02-基础架构篇(3讲)[56.18M]

01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a[11.68M]

01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf[3.90M]

02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a[9.09M]

02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf[17.36M]

03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a[11.50M]

03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf[2.64M]

03-国庆策划(2讲)[10.14M]

国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a[5.82M]

国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf[2.54M]

国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a[590.34K]

国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf[1.20M]

04-特征工程篇(6讲)[82.85M]

04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a[11.10M]

04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf[2.97M]

05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a[10.94M]

05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf[2.55M]

06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a[11.96M]

06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf[3.72M]

07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a[12.18M]

07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf[4.25M]

08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a[8.39M]

08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf[4.02M]

答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a[9.63M]

答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf[1.15M]

05-线上服务篇(7讲)[98.38M]

09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a[9.88M]

09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf[2.42M]

10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a[9.70M]

10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf[3.69M]

11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a[8.46M]

11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf[2.61M]

12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a[11.47M]

12丨局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf[3.75M]

13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a[11.78M]

13丨模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf[3.83M]

14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a[11.04M]

14丨融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf[10.10M]

答疑丨线上服务篇留言问题详解.m4a[9.64M]

06-推荐模型篇(12讲)[168.07M]

15丨协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a[9.96M]

15丨协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf[3.52M]

16丨深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.m4a[10.87M]

16丨深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf[4.16M]

17_Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf[3.51M]

17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a[11.14M]

18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf[2.43M]

18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a[9.28M]

19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf[2.88M]

19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a[8.67M]

20_DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf[3.26M]

20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a[9.21M]

21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf[3.88M]

21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a[11.50M]

22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf[4.49M]

22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a[11.05M]

23｜实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.pdf[8.26M]

23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a[10.38M]

模型实战准备（二）_模型特征、训练样本的处理.pdf[4.85M]

模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a[10.30M]

模型实战准备（一）丨TensorFlow入门和环境配置.m4a[9.86M]

模型实战准备（一）丨TensorFlow入门和环境配置.pdf[3.62M]

特别加餐_“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf[1.26M]

特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a[9.74M]

07-模型评估篇(5讲)[66.81M]

24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a[9.22M]

24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf[2.31M]

25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a[14.23M]

25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf[3.22M]

26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a[10.99M]

26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf[2.76M]

27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a[11.00M]

27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf[4.33M]

特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a[6.71M]

特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf[2.03M]

08-前沿拓展篇(6讲)[87.84M]

28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a[12.21M]

28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf[3.19M]

29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a[10.74M]

29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf[6.39M]

30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a[9.17M]

30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf[3.33M]

31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a[9.43M]

31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf[5.73M]

32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a[9.59M]

32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf[2.82M]

33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a[11.53M]

33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf[3.72M]

09-结束语(2讲)[15.90M]

34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a[10.73M]

34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf[3.72M]

35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf[1.44M]