手把手带你搭建推荐系统

手把手带你搭建推荐系统

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资源大小：151 MB

手把手带你搭建推荐系统资源简介：

在这门课程中，我希望给你展现的不仅仅包括推荐算法，还包含了一整套推荐系统的工程化方案，也就是算法和工程双管齐下，让你在一个循序渐进的过程里，扎实走好每一步。因为在真实的生产实践当中，你不是一个人在战斗，你要和你的上下游一起去做一套完整的系统，要关注推荐系统算法对整个工程的影响。

在我们推荐系统的搭建过程中，一个特点是环环相扣。所谓环环相扣，就是指我们在前面所做的工作，一定会被后面所用到。比如，我们爬取的数据会被我们做成数据集，数据集会做成内容画像。而内容画像会用在召回算法中，并产生召回集。产生的召回集又会进入到排序算法，根据用户画像的内容，生成用户对应的推荐列表，然后再根据推荐系统的需要，对排序后的内容进行重排序。

课程目录

开篇词从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3

开篇词从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf

01推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md

01推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3

01推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf

02Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md

02Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3

02Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf

03数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md

03数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3

03数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf

04MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md

04MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3

04MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf

05Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md

05Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3

05Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf

06网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md

06网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3

06网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf

07数据获取：什么是Scrapy框架？.md

07数据获取：什么是Scrapy框架？.mp3

07数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf

08数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md

08数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3

08数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf

09数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md

09数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3

09数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf

10数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.md

10数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3

10数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf

11基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md

11基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3

11基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf

12基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md

12基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3

12基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf

13基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md

13基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3

13基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf

14基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md

14基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3

14基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf

15基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md

15基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3

15基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf

16基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md

16基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3

16基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf

17推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md

17推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3

17推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf

18一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md

18一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3

18一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf

19协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md

19协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3

19协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf

20Embedding：深入挖掘用户底层特征.md

20Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3

20Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf

21YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md

21YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3

21YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf

22YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md

22YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3

22YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf

23流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md

23流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3

23流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf

24GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md

24GBDT+LR：排序算法经典中的经典.mp3

24GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf

25DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md

25DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3

25DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf

26重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md

26重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3

26重排序：如何对排序后的内容进行微调？.pdf

27部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md

27部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3

27部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf

28珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md

28珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3

28珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.pdf

29推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md

29推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3

29推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf

30推荐系统的后处理及日志回采.md

30推荐系统的后处理及日志回采.mp3

30推荐系统的后处理及日志回采.pdf

结束语如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md

结束语如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3

结束语如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf