课程目录

• 1-1_Part01：推荐系统基础课/
• 1-1_课程资料
• 1-2_11推荐系统的起源与应用
• 1-3_12推荐系统的架构
• 1-4_211倒排索引
• 1-5_212用户协同过滤
• 1-6_213物品协同过滤
• 1-7_214隐语义模型
• 1-8_221基础推荐算法下-0
• 1-9_222基础推荐算法下-1
• 1-10_311深度推荐算法上-0
• 1-11_312深度推荐算法上-1
• 1-12_321深度学习推荐算法(下)
• 1-13_322深度学习推荐算法(下)1
• 1-14_41embedding技术
• 1-15_42word2vec
• 1-16_43item2vec_graph
• 1-17_51特征工程
• 1-18_52模型与特征实时性
• 1-19_53策略与优化目标设定
• 1-20_61冷启动问题概述
• 1-21_62汤普森UCB
• 1-22_63Lin_UCB
• 1-23_71推荐系统的工程实现
• 1-24_72推荐系统的评估
• 1-25_81国外推荐系统前沿实践
• 1-26_82国内推荐系统前沿实践
• 1-27_91课程总结
• 1-28_92职业发展
• 1-2_Part02：入门实战/
• 1-1_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）
• 1-2_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）
• 1-3_第1节：推荐系统的整体架构
• 1-3_Part03：进阶实战/
• 1-1_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）
• 1-2_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）
• 1-3_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）
• 1-4_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）
• 1-4_Part04：高阶实战/
• 1-1_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）
• 1-2_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）
• 1-3_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）
• 1-4_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）
• 1-5_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用/
• 1-1_第4节：tensorflow工程化实践
• 1-2_第3节：编码实训课
• 1-3_第2节：基于注意力的推荐模型
• 1-4_第1节：基于CNN和RNN计算词权重
• 1-6_Part05：拓展：三、搜索引擎的核心技术/
• 1-1_第4节：搜索服务
• 1-2_第3节：query解析搜索排序
• 1-3_第2节：正排索引
• 1-4_第1节：倒排索引
• 1-7_Part05：拓展：二、图算法在推荐业务中的应用/
• 1-1_拓展实战复盘答疑
• 1-2_第5节：MLflow
• 1-3_第4节：推荐系统架构
• 1-4_第3节：图卷积网络
• 1-5_第2节：GraphEmbedding之node2vec和SDNE
• 1-6_第1节：GraphEmbedding之LINE
• 1-8_推荐系统论文课/
• 1-1_资料下载
• 1-2_1CAN泛读
• 1-3_2CAN精读
• 1-4_3CAN代码项目实践
• 1-5_4MIND泛读
• 1-6_5MIND精读
• 1-7_6MIND代码项目实践
• 1-8_7PLE泛读
• 1-9_8PLE精读
• 1-10_9PLE代码项目实践
• 1-11_10DAT泛读
• 1-12_11DAT精读
• 1-13_12DAT代码项目实践
• 1-14_13FIBINET泛读
• 1-15_14FIBINET精读
• 1-16_15FIBINET代码项目实践
• 1-9_Part06：就业面试指导/
• 1-1_第3节：认识算法岗-推荐算法工程师
• 1-2_重新认识简历及其撰写方法
• 1-3_算法工程师面试准备
• 推荐系统1v多会议沟通/
• 1-1_推荐系统1v多会议沟通（1）
• 1-2_推荐系统1v多会议沟通（2）
• 1-3_推荐系统1v多会议沟通（3）
• 1-4_推荐系统1v多会议沟通（4）
• 1-5_推荐系统1v多会议沟通（5）
• 1-6_推荐系统1v多会议沟通（6）
• 课件资料汇总
• 资料代码/