全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力(完结)

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$ \  Q8 u) b2 u# m; V〖课程介绍〗:
        推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器，相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战，带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术，让你不仅可以胜任业务需求，更能拓展职业发展的空间，在白热化的竞争中脱颖而出！
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〖课程目录〗:
# m( ]3 C5 @3 s/ a/ I, I1 ~        第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
  W! m- O; Q* s        本章中，将对课程内容安排和知识脉络进行介绍，帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。

. [: X( u! _4 s$ m- m2 N* W        收起列表
( G, r% M2 F. X0 }0 {. T        视频：
        1-1 前言--关于这门课 (11:34)
% ^) ~) R2 e5 b* M        试看
        视频：
        1-2 推荐系统是什么 (17:01)
        视频：
( }1 H; x& c# v" G) u  j5 [& T9 K        1-3 课程章节导览 (08:02)
        第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟
        本章我们将一起来认识经典推荐系统的分层架构，了解一个推荐系统由哪些组件构成，以及各自的作用；我们会一起用python搭建起课程项目的基本框架，并尝试端到端地运行起整个项目。
# k/ [6 Q7 S6 [6 @
" X( z% b& N3 h        收起列表
- M6 X$ H) G/ v: u        视频：
        2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上） (18:20)
4 Z9 I: j2 C# @        视频：
7 ^/ \+ J5 }: Q8 n& W& G8 h9 [) V        2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下） (13:49)
        图文：
        2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
        视频：
        2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
% p& g& x& x$ B. Y) ~! U+ E        图文：
% ~! d  h+ K' o9 O8 D7 y3 |  p        2-5 课程项目微服务API定义
        视频：
        2-6 后端服务框架搭建---召回服务（上） (14:14)
        视频：
        2-7 后端服务框架搭建---召回服务（中） (16:36)
, _8 [9 x8 K# V; D' e  R        视频：
        2-8 后端服务框架搭建---召回服务（下） (15:49)
        视频：
        2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
) @) H2 v! b) B2 _        视频：
        2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
3 ^( g( Q# F3 g1 _) G7 N        第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
        俗话说“巧妇难为无米之炊”，特征处理在任何推荐系统中都是至关重要的。本章中我们会一起学习不同特征的特点以及如何使用Spark对其进行处理。
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* l0 |2 {2 Q$ }( j2 V        收起列表
, _( d" x1 X0 F9 ^( s7 y$ o        视频：
        3-1 特征工程---为推荐系统准备食材（上） (09:44)
! e4 ]; f; A% I7 u4 ^        试看
        视频：
9 p/ ]+ _: u+ W$ `* l) z8 z        3-2 特征工程---为推荐系统准备食材（下） (16:04)
. r$ B4 `8 [- \; z        视频：
' c) v# @5 b% f- w3 J0 D2 |        3-3 如何做好特征工程（上） (16:43)
        视频：
0 f% K3 d7 b' @, C( I        3-4 如何做好特征工程（中） (17:09)
        视频：
0 W) w+ T" h' D' O1 R* H1 P        3-5 如何做好特征工程（下） (20:26)
. o0 E3 o7 k* M/ a! S. ^% O6 N        图文：
) i& d6 }; A$ t2 j7 J. g4 k! n        3-6 数据爬虫的编订
) B9 d* A+ c" O* `8 M        视频：
8 w, {8 G9 m4 B4 q4 m6 o        3-7 用pandas可视化数据（上） (19:15)
: A2 i  n7 Q7 ?! L        视频：
        3-8 用pandas可视化数据（下） (13:26)
        视频：
2 m! ?3 ^  s8 I8 `" m: [        3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)
        视频：
0 l% p' k6 H- U# v: R- s+ U! E4 U        3-10 用Spark处理特征（上） (19:34)
        视频：
0 b6 h7 ?2 F9 E' A* g, z( L        3-11 用Spark处理特征（下） (12:35)
! o7 s5 G1 m0 n        第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟
        召回层作为推荐系统的第一道筛选流程，负责将数以百万记的物品进行过滤。在本章中我们会学习怎么设计各种召回策略，以及利用Embedding等技术快速找到匹配用户喜好的物品。
% N' i% j$ ]* d! f2 C8 c0 g( d/ o
7 d1 s2 s2 z" o) O; B' ]7 I        收起列表
* S- l; B0 q' l/ ]/ v        视频：
        4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上） (18:07)
        视频：
2 y) q2 {8 w: G7 G        4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下） (13:13)
$ y; s* Q7 x& L0 Q        视频：
        4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上） (13:02)
2 C" l2 k2 J# T        视频：
9 y, f: ~; a# o& I' ^9 o9 [        4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下） (11:30)
        视频：
        4-5 实现Item2Vec（上） (13:26)
        视频：
        4-6 实现Item2Vec（中） (15:00)
# {' N1 q: R, I6 |1 r        视频：
        4-7 实现Item2Vec（下） (20:18)
6 c( P( y: {+ ^& P3 B4 p# @0 N        视频：
        4-8 用Redis存储Embedding (16:47)
        视频：
        4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding（上） (18:36)
& `/ u$ Q) f5 d0 ]9 I: j3 U7 Z0 F4 R        视频：
        4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding（下） (14:22)
3 m( u: D( U( [        视频：
! R' C6 P! j# W        4-11 用FAISS实现LSH (12:26)
        视频：
        4-12 召回服务最终完善 (17:51)
        图文：
        4-13 本章重难点梳理
; f  V0 T; p) x1 P* L7 ~        第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序
        在一次推荐请求中，用户最终浏览到的结果条目往往十分有限，因此我们需要排序层来对召回的结果进行精确排序，从而提高推荐效果。本章我们会学习如何使用深度学习模型完成排序任务。
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        第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
& [$ L  f6 l( i        至此我们已经完成搭建了一个推荐系统，那么这个系统的效果究竟如何？是否能满足真实线上用户的需求呢？这些问题往往不能仅仅从某个单一指标得出结论。因此在这一章中我们会学习衡量推荐系统好坏的各种不同方法。

5 ]: t1 y" ]( ^1 s        第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨
        我始终坚信实践和理论同样重要，要真正完成一个工业级推荐系统势必会遇到诸多实践问题，本章我们讲解其中几个最经典的问题。

        第8章 【结语】前沿拓展
8 b! S3 p. y' a6 B& j" {  q* I! A        想要成为一个优秀的推荐系统工程师我们要做到“仰望星空，脚踏实地”。本章会给大家介绍一些业界前沿的技术和模型，希望对同学们有所启发。

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