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01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 2022-07-23 15:43:40 4.1 MB
01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf 2022-07-23 15:43:40 133.48 KB
02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.18 MB
03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 2022-07-23 15:43:40 4.48 MB
04 【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.mp3 2022-07-23 15:43:40 6.12 MB
05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf 2022-07-23 15:43:40 136.5 KB
06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 2022-07-23 15:43:40 4.81 MB
06.从文本到用户画像有多远.pdf 2022-07-23 15:43:40 229.98 KB
07 【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.mp3 2022-07-23 15:43:40 6.15 MB
07. 超越标签的内容推荐系统.pdf 2022-07-23 15:43:40 1.04 MB
08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf 2022-07-23 15:43:40 159.62 KB
08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 2022-07-23 15:43:40 4.25 MB
10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf 2022-07-23 15:43:40 652.88 KB
11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf 2022-07-23 15:43:40 236.08 KB
11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.43 MB
12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf 2022-07-23 15:43:40 213.37 KB
13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf 2022-07-23 15:43:40 588.82 KB
14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf 2022-07-23 15:43:40 585.13 KB
15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 2022-07-23 15:43:40 6.49 MB
15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf 2022-07-23 15:43:40 480.89 KB
17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 2022-07-23 15:43:40 4.88 MB
18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf 2022-07-23 15:43:40 255.47 KB
20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf 2022-07-23 15:43:40 629.04 KB
21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.36 MB
21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf 2022-07-23 15:43:40 943.53 KB
22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf 2022-07-23 15:43:40 360.51 KB
22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 2022-07-23 15:43:40 3.43 MB
23. 实用的加权采样算法.pdf 2022-07-23 15:43:40 231.91 KB
24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 2022-07-23 15:43:40 6.42 MB
24. 推荐候选池的去重策略.pdf 2022-07-23 15:43:40 581.81 KB
25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.62 MB
25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf 2022-07-23 15:43:40 328.55 KB
26. Netflix个性化推荐架构.pdf 2022-07-23 15:43:40 747.41 KB
27【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.25 MB
28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.pdf 2022-07-23 15:43:40 445.4 KB
29. 让你的推荐系统反应更快:实时推荐.pdf 2022-07-23 15:43:40 630.15 KB
29【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.89 MB
31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 2022-07-23 15:43:40 7.7 MB
31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf 2022-07-23 15:43:40 707.94 KB
32 【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.mp3 2022-07-23 15:43:40 7.02 MB
32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf 2022-07-23 15:43:40 357.91 KB
33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf 2022-07-23 15:43:40 320.85 KB
33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 2022-07-23 15:43:40 2.68 MB
34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.53 MB
34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf 2022-07-23 15:43:40 1.02 MB
35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.53 MB
35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf 2022-07-23 15:43:40 306.84 KB
36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 2022-07-23 15:43:40 5.75 MB
37 推荐系统的参考阅读.mp3 2022-07-23 15:43:40 2.41 MB
38. 推荐系统的参考阅读.pdf 2022-07-23 15:43:40 250.48 KB
39.遇“荐”之后,江湖再见.pdf 2022-07-23 15:43:40 324.85 KB
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