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[大数据与云计算] 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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  • TA的每日心情

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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2022-1-20 00:00:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    7 N) d* B' Y; J* K1 X
    〖课程介绍〗:% R6 p% v' h2 T
            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!
    % M) D. [) U9 {2 t: b) o- h3 s" e! A) I5 N7 l
    〖课程目录〗:# m8 Z7 C# c1 X6 v9 g) V
            第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟
    ! J. S7 S6 Q; Z3 x" E) M0 a        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。
    2 \. w: d  A) N" T& l- o7 Q: k/ H, x, o* h% m2 H4 J, X. X. Z6 |
            收起列表
    : u" \) ^7 Z6 k        视频:; f5 [" L4 x' }5 ~9 p
            1-1 前言--关于这门课 (11:34)
      X+ B* c/ [! I" r: C        试看( w# b0 V7 Z/ B* C9 B
            视频:5 h0 C4 _7 s2 A/ K( b0 K" b
            1-2 推荐系统是什么 (17:01)# e/ r' L% U$ j# N" Z4 j: K
            视频:
    # g! x, k* ?& b5 P  o. y6 }, j2 n' o5 _        1-3 课程章节导览 (08:02)
    % R% e9 b! G# t- ^) T( _1 I4 J; O        第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟) p2 S: k& {6 F  }' A& r" ?. K
            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。. o7 S& u' v# q+ `' `

    $ c% N: E: J5 R& C/ Z: V        收起列表
    4 j( M! I( f" D: M1 U* C        视频:
    . }$ T+ N3 j4 Q) J9 P! ~        2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)  j/ }+ r. }% x% T* v2 {% H- @
            视频:
    / U- ?# {. w' c- L        2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49): Y' a+ I4 \3 ^7 N! h: N
            图文:; P1 w# U( }/ z; M' h7 c. T
            2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
    + m- ^8 n) k" E) a! x0 m        视频:
    # @0 G# ?1 q$ M# K- @/ q4 B& b8 p        2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)& m" d( ^6 }$ x- r' `6 j- e
            图文:0 a; d) {4 Q, T; M! l+ z
            2-5 课程项目微服务API定义# j9 q2 C6 D3 Y& r; ]- e: U) W' f
            视频:
    : f3 W8 p. g  Q: U        2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)& I9 z7 L# Z, r2 C
            视频:
    5 g' W7 n" f3 y- ~& e- I5 U( O- z        2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)7 C) B+ @7 ^, }
            视频:! ]) `" P4 P" [. o, Y% n5 K
            2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49)" V4 ]8 L# q  N: j, u
            视频:
    ( _+ \. O/ x$ p( }        2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)
    ' K& |2 F2 _* _9 ^  ]        视频:
    , O; z% L' H; ~( y        2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
    - a7 g1 h. d& F        第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
    . L6 S1 m, S' g9 D- j        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。8 R; a+ n1 v1 q  M
    2 w% v( y; ^% @9 X4 W9 v. M3 s5 u
            收起列表
    6 V/ I1 F1 F! u) K" B) g        视频:
    ! x, c6 ^0 z. `1 c$ q        3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)
    6 K4 a9 {7 C: M        试看1 P6 ^+ {% |" B9 C2 `- j% |1 W- j
            视频:
    . ]9 F3 j, Q& F8 m: Z* R        3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)" W; f5 y1 D, g. J% ?- e1 p& f
            视频:) O, M2 l- v: ^, G# D  b
            3-3 如何做好特征工程(上) (16:43)
    1 U3 o3 Y; |: O( E1 H        视频:  T$ a6 e' \8 K# P, v; J
            3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)
    + T0 H# V( E- a4 F$ Y: F; ]# C        视频:" w, j) v; \: w
            3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)8 `. {' k. P* Q9 Y; B6 p, @
            图文:& g+ f/ [- f& Z$ F6 X. a2 p/ E
            3-6 数据爬虫的编订  r, P7 f( B3 ]
            视频:
    & t+ q: R4 _6 L7 N% X        3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)* d# x& ^. c+ @: C
            视频:/ @0 ~% T6 i/ O' f, L# C! u. R
            3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)6 u1 `+ o/ e' h1 d# b# L0 C
            视频:4 h6 w  U. C" p. W9 _
            3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)
    1 A8 h. O, M* F! S0 c, B9 x' m8 b        视频:
    1 r& O, B+ ~$ V) W        3-10 用Spark处理特征(上) (19:34)
      {0 I& j, [$ v/ W6 X% }        视频:3 t; T3 N( Q2 [. X
            3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)
    8 }' {: Y* P# P        第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟) E: _5 o4 }- t0 T$ A$ v
            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。( i2 H: y9 q' n9 R
    ) V0 K# O* |  H8 t% S
            收起列表
    9 d8 P9 D9 L9 g0 [) k        视频:
    4 {1 a; F% y/ d        4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07). |+ f* Y% ~& S2 v
            视频:
    2 [  e9 U8 ]! m6 ]9 ^0 x" P0 M5 U        4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)
    $ h+ L  h2 U9 u1 r; F        视频:9 g: @7 a5 W% i7 F; c* g; Y
            4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)( @7 f, O. Q( {% w) B. B$ b9 j, u
            视频:
    $ c5 m5 p: J9 e* v' G        4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)4 e5 E2 A/ C9 a; z' o. \
            视频:
      `5 b& ]6 W5 z  J1 J, O# c$ h        4-5 实现Item2Vec(上) (13:26)  v  R3 `+ p" |- L1 v) [! ]' \
            视频:
    0 U4 P+ }' T: d2 R2 h- i        4-6 实现Item2Vec(中) (15:00)
    : A  K) ]: }- s1 |$ Y% U( S        视频:
    3 d1 S, ~6 r( t" R: X        4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)% g) U9 z+ k! \% d
            视频:6 ~9 l2 I; r6 O% R
            4-8 用Redis存储Embedding (16:47)
    - X8 t9 ]/ J2 b- N  S        视频:! h, w+ P* {9 k4 {) H
            4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)
    + K$ N$ Y" d+ n8 g+ `+ ~        视频:
    % }, U6 D. D# `9 b2 O        4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22)# P9 f& }1 Y/ M! x+ @
            视频:2 m' i: Y4 w9 u1 V( m8 [- g4 o$ A& c
            4-11 用FAISS实现LSH (12:26)$ y- ]8 `9 S$ M8 Z" h
            视频:0 s5 o& c; j; Q( G
            4-12 召回服务最终完善 (17:51)  C9 j4 d$ g8 r8 U3 P+ ^1 {
            图文:
    0 R9 y: A" C/ L: ~. l! ^        4-13 本章重难点梳理
      Q  f+ N( M& i) x8 n        第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序2 Y% H0 F3 s# S/ g3 }' v
            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。; U7 `3 E. l2 ~+ M) m  x
    8 E4 M( F; p; `3 x# n
            第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
    $ a, X" [/ b- A        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。
    ; X; X; l: G0 W, d" C9 w+ d$ z" D. b# K5 s3 q* O: F: D2 c
            第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨, }$ Z+ l% v$ R* f
            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。2 p" g$ K8 i( i3 `; ]# Z- ]2 C

    $ @- D, S0 T- s5 q! _0 `3 {: e5 O        第8章 【结语】前沿拓展
      G. Y% `( r) ~# w+ P% l* A8 q: L        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。& w  t/ w; a& m" h0 D% V+ L
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    2 小时前
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