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[云计算&大数据] 极客时间 推荐系统三十六式-刑无刀

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  • TA的每日心情
    难过
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2020-5-23 01:04:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
    推荐系统三十六式-刑无刀

    你将获得:
    5大模块梳理推荐系统知识脉络;
    20个推荐系统算法原理精讲;
    10大算法落地事件案例解析;
    掌握推荐产品理念及商业价值。
    讲师介绍
    “推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀(陈开江)撰写并维护的精品专栏内容。

    刑无刀(本名陈开江),现为“贝壳找房”资深算法专家,从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师,考拉FM算法主管。 刑无刀有8年的推荐系统方向从业经历,他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时,他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者,有长期的技术写作经验。

    课程介绍
    PC时代是搜索的天下,而移动时代则是推荐的主场。

    最近十年尤其最近五年,借助推荐系统的技术和名头,异军突起的互联网产品越来越多,推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来,推荐系统会成为所有数据型产品的标配。

    而推荐系统前方的技术蓬勃发展,后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状,大厂们一骑绝尘,太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从0到1诞生,需要去了解哪些知识。

    本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络,并在此基础上补充实践案例与经验,力图解决你系统起步阶段80%的问题。

    概念篇:推荐系统有关的理念、思考,形而上的内容,虽然务虚但是必要。

    原理篇:推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后,你可以更快地开发和优化自己的系统,并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。

    工程篇:推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情,架构、选型、案例等,为你的实践之路推波助澜。

    产品篇:推荐系统要成功,还要考虑产品理念及其商业价值,此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。

    团队篇:个人该如何学习和成长,团队该招多少人又该有哪些人,以及产品经理和工程师该如何合作等问题。


    资源目录:
    推荐系统三十六式-刑无刀【完结】 [219.8M]
          ┣━━mp3(www.365exe.com) [202.9M]
          ┃    ┣━━00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等(www.365exe.com).mp3 [2.9M]
          ┃    ┣━━01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-(www.365exe.com).mp3 [4M]
          ┃    ┣━━02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题(www.365exe.com).mp3 [5.2M]
          ┃    ┣━━03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式(www.365exe.com).mp3 [4.5M]
          ┃    ┣━━04 【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”(www.365exe.com).mp3 [6M]
          ┃    ┣━━05【内容推荐】从文本到用户画像有多远(www.365exe.com).mp3 [6.6M]
          ┃    ┣━━06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统(www.365exe.com).mp3 [4.7M]
          ┃    ┣━━07 【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界(www.365exe.com).mp3 [6.1M]
          ┃    ┣━━08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”(www.365exe.com).mp3 [4.2M]
          ┃    ┣━━09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些(www.365exe.com).mp3 [5.5M]
          ┃    ┣━━10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法(www.365exe.com).mp3 [5.6M]
          ┃    ┣━━11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的(www.365exe.com).mp3 [5.4M]
          ┃    ┣━━12 【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你(www.365exe.com).mp3 [4M]
          ┃    ┣━━13 【模型融合】经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳(www.365exe.com).mp3 [5.9M]
          ┃    ┣━━14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型(www.365exe.com).mp3 [4.5M]
          ┃    ┣━━15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep(www.365exe.com).mp3 [6.5M]
          ┃    ┣━━16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法(www.365exe.com).mp3 [6.6M]
          ┃    ┣━━17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法(www.365exe.com).mp3 [4.9M]
          ┃    ┣━━18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用(www.365exe.com).mp3 [5.4M]
          ┃    ┣━━19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-(www.365exe.com).mp3 [5.9M]
          ┃    ┣━━20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单(www.365exe.com).mp3 [5M]
          ┃    ┣━━21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系(www.365exe.com).mp3 [5.4M]
          ┃    ┣━━22【其他应用算法】实用的加权采样算法(www.365exe.com).mp3 [3.4M]
          ┃    ┣━━23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略(www.365exe.com).mp3 [4M]
          ┃    ┣━━24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的(www.365exe.com).mp3 [6.4M]
          ┃    ┣━━25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构(www.365exe.com).mp3 [5.6M]
          ┃    ┣━━26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系(www.365exe.com).mp3 [4.9M]
          ┃    ┣━━27【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素(www.365exe.com).mp3 [5.2M]
          ┃    ┣━━28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐(www.365exe.com).mp3 [6.5M]
          ┃    ┣━━29【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台(www.365exe.com).mp3 [5.9M]
          ┃    ┣━━30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计(www.365exe.com).mp3 [5.8M]
          ┃    ┣━━31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍(www.365exe.com).mp3 [7.7M]
          ┃    ┣━━32 【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防(www.365exe.com).mp3 [7M]
          ┃    ┣━━33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍(www.365exe.com).mp3 [2.7M]
          ┃    ┣━━34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位(www.365exe.com).mp3 [5.5M]
          ┃    ┣━━35 【产品篇】说说信息流的前世今生(www.365exe.com).mp3 [5.5M]
          ┃    ┣━━36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径(www.365exe.com).mp3 [5.7M]
          ┃    ┣━━37 推荐系统的参考阅读(www.365exe.com).mp3 [2.4M]
          ┃    ┗━━38 【尾声】遇“荐”之后,江湖再见(www.365exe.com).mp3 [3.9M]
          ┗━━pdfs(www.365exe.com) [16.9M]
                ┣━━01.开篇词用知识去对抗技术不平等(www.365exe.com).pdf [133.5K]
                ┣━━02.你真的需要个性化推荐系统吗(www.365exe.com).pdf [129.6K]
                ┣━━03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题(www.365exe.com).pdf [153.4K]
                ┣━━04.这些你必须应该具备的思维模式(www.365exe.com).pdf [127.7K]
                ┣━━05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”(www.365exe.com).pdf [136.5K]
                ┣━━06.从文本到用户画像有多远(www.365exe.com).pdf [230K]
                ┣━━07. 超越标签的内容推荐系统(www.365exe.com).pdf [1M]
                ┣━━08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界(www.365exe.com).pdf [159.6K]
                ┣━━09. 解密“看了又看”和“买了又买”(www.365exe.com).pdf [259.2K]
                ┣━━10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些(www.365exe.com).pdf [652.9K]
                ┣━━11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法(www.365exe.com).pdf [236.1K]
                ┣━━12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的(www.365exe.com).pdf [213.4K]
                ┣━━13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你(www.365exe.com).pdf [588.8K]
                ┣━━14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳(www.365exe.com).pdf [585.1K]
                ┣━━15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型(www.365exe.com).pdf [480.9K]
                ┣━━16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep(www.365exe.com).pdf [1.1M]
                ┣━━17. 简单却有效的Bandit算法(www.365exe.com).pdf [561.3K]
                ┣━━18. 结合上下文信息的Bandit算法(www.365exe.com).pdf [255.5K]
                ┣━━19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用(www.365exe.com).pdf [567.8K]
                ┣━━20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些(www.365exe.com).pdf [629K]
                ┣━━21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单(www.365exe.com).pdf [943.5K]
                ┣━━22. 构建一个科学的排行榜体系(www.365exe.com).pdf [360.5K]
                ┣━━23. 实用的加权采样算法(www.365exe.com).pdf [231.9K]
                ┣━━24. 推荐候选池的去重策略(www.365exe.com).pdf [581.8K]
                ┣━━25. 典型的信息流架构是什么样的(www.365exe.com).pdf [328.5K]
                ┣━━26. Netflix个性化推荐架构(www.365exe.com).pdf [747.4K]
                ┣━━27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系(www.365exe.com).pdf [324.6K]
                ┣━━28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素(www.365exe.com).pdf [445.4K]
                ┣━━29. 让你的推荐系统反应更快:实时推荐(www.365exe.com).pdf [630.1K]
                ┣━━30.让数据驱动落地,你需要一个实验平台(www.365exe.com).pdf [691.2K]
                ┣━━31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计(www.365exe.com).pdf [707.9K]
                ┣━━32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍(www.365exe.com).pdf [357.9K]
                ┣━━33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防(www.365exe.com).pdf [320.8K]
                ┣━━34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍(www.365exe.com).pdf [1M]
                ┣━━35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位(www.365exe.com).pdf [306.8K]
                ┣━━36. 说说信息流的前世今生(www.365exe.com).pdf [220.3K]
                ┣━━37. 组建推荐团队及工程师的学习路径(www.365exe.com).pdf [250.5K]
                ┣━━38. 推荐系统的参考阅读(www.365exe.com).pdf [250.5K]
                ┗━━39.遇“荐”之后,江湖再见(www.365exe.com).pdf [324.8K]

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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    期待365出现更多的好的学习资源
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    谢谢站长的分享 期待新资源
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  • TA的每日心情
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    回个帖子,下班咯~
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