TA的每日心情 | 擦汗
昨天 01:33 |
|---|
签到天数: 1456 天 [LV.10]以坛为家III
【管理员】
 
- 积分
- 164898
|
8 ]2 n' b \4 r4 J
〖课程介绍〗:6 q0 G0 j3 p- m7 w2 a# s3 a: E
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！- I' g$ z0 s' p& m7 ~
2 J# q. a# n% w/ c, G/ N/ D
〖课程目录〗:- q! z/ V9 R: F# H
第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟 i) c/ V: p4 s( C5 J% _$ w0 J1 R
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 x/ ?' }9 O; a9 O8 _2 k% w3 w/ k5 j
收起列表
7 `) `; ^+ P( a% }' r+ z. \ 视频：
+ C* t# m; E" q8 { 1-1 前言--关于这门课 (11:34). d4 A$ A+ a& y. D1 d
试看5 W& H/ Z, o& _
视频：0 P, H: |4 e+ T9 B- C: Y6 y! f0 }4 F
1-2 推荐系统是什么 (17:01)
7 e1 _6 P, [/ k' a% t. w# t 视频：
* z* |/ G+ R2 F L3 \ 1-3 课程章节导览 (08:02)
p e" }* W0 n 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟
8 }" q1 a. y% o$ z" A 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。$ D$ n/ z( T' ^/ B8 V6 i
* W: C* y8 R2 J 收起列表. i% V4 A$ c) d
视频：( J, V0 {$ x2 ` z' ~: f- b. o
2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上） (18:20) I' i7 c7 ^* Z% w% o6 x1 P- C
视频：
" N X% r0 [7 v. w+ L/ _. [ 2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下） (13:49)4 |, A( H0 R# a
图文：
& A4 w0 j+ b$ R1 F$ Z 2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
9 v1 v) K, h1 C d 视频：
' O4 r/ K' L7 K 2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)
, y. v# M O1 X, M9 O: s( R 图文：) D0 Q# m; b- T2 d
2-5 课程项目微服务API定义
9 n7 q* b: i; n3 a7 S( j" l, H 视频：
2 @1 P2 a/ h/ K 2-6 后端服务框架搭建---召回服务（上） (14:14)
1 j% g. L6 Q* Z- ^) X 视频：
/ ^' s9 j! }: r 2-7 后端服务框架搭建---召回服务（中） (16:36)! |% V' ?) D/ A3 \$ C: |/ ?8 Y
视频：- S7 W$ v9 g+ T( k' ?
2-8 后端服务框架搭建---召回服务（下） (15:49)
; N/ p9 n' Q$ J( e# [! Q 视频：. i* x4 Q! {# `% q" r; F, q+ s
2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)7 Q* v% I. u- V8 {
视频：6 j, h4 W8 ?# |) [3 G% X! [
2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12)
! X$ f: s/ d' ]& o Q' m 第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
0 k& y3 J2 ~6 H; ]) r; H% X, n0 n! ? 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。
% @; ?" h7 a# `! n9 G0 e- t$ [/ s: R' j; M3 n
收起列表
8 c3 j% @& o0 P( H. H 视频：9 U' l* o. o6 U- ^/ P
3-1 特征工程---为推荐系统准备食材（上） (09:44)+ \* o0 `5 ^) n; O
试看& l; _( k' X: ]
视频：
0 `3 m+ K- Q$ s+ m* s 3-2 特征工程---为推荐系统准备食材（下） (16:04)3 }% n/ O, S p s8 |, n
视频：
9 {( J2 \% Z+ m, ~) k 3-3 如何做好特征工程（上） (16:43), Q9 v' S% }8 J% L, h6 |
视频：
9 R5 s) N5 p3 Q6 S3 U) u 3-4 如何做好特征工程（中） (17:09)8 r) g8 \" H% }/ n
视频：' p, A' u/ u+ q
3-5 如何做好特征工程（下） (20:26)
s: Y4 X) N6 \ 图文：
4 p: m* Q8 |# O2 y, b2 n 3-6 数据爬虫的编订
% |$ N) {! e G! G# X/ e 视频：$ g4 s" N' O) B" y d
3-7 用pandas可视化数据（上） (19:15)2 A( A. J, }4 @$ l9 A4 ?
视频：
& i; i. K. i; B4 x7 I 3-8 用pandas可视化数据（下） (13:26)
/ I% A7 Z8 E8 [9 t 视频：
# V& D ]+ _% h; o/ } 3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)% h2 k1 K! e/ I% g8 j
视频：
7 J1 E$ y6 Y- f) \ 3-10 用Spark处理特征（上） (19:34)! r$ ] P$ v. b& `% Y S
视频：, P4 ?( e1 [/ O) m: c/ o
3-11 用Spark处理特征（下） (12:35)" D+ q" T) a% K
第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟
2 J4 C' X# h2 `" { 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。
6 Z t! B( \2 |* ?# a( H1 d/ T: o" H5 O: O! U9 l/ L& `% l7 L
收起列表) y( }# _! D9 x9 N( r) q
视频：
8 G% E- @3 Q4 C, f) y 4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上） (18:07)
# t. }0 w; U' X: b$ E X 视频：
# W4 w1 L9 S5 `; ^ 4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下） (13:13)0 {& m5 K( Y% X( o2 P
视频：
`+ d. p% J! ?2 Y# i 4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上） (13:02)
: s) s5 _8 G+ s* S 视频：
3 m/ y1 B/ q8 U0 E' z 4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下） (11:30)4 s. V% i. h1 o6 Y- A: N I
视频：
2 I. {, z+ l& f3 t. u! w, R 4-5 实现Item2Vec（上） (13:26)
9 t C! c. C" ?0 A9 v 视频：
* I; y# X, ^0 q& @1 ^6 m) C 4-6 实现Item2Vec（中） (15:00): z' i' Y6 `' @7 E* l
视频：
7 F/ \7 P9 A- L3 E" B# b 4-7 实现Item2Vec（下） (20:18)6 g, b. n A, d3 t% D% ^
视频：) [/ p4 n. \# ^
4-8 用Redis存储Embedding (16:47)
, |1 S, r U1 `+ W' H 视频：
* D j+ e: x/ a* X' ~ 4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding（上） (18:36)' j3 ~7 {; n7 v) f5 M
视频：
6 y* Z: v$ K% ]8 A0 l7 H7 [4 p 4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding（下） (14:22), n( p3 @( W( d
视频：
, I" Y4 m: M9 Q" |8 t, O0 ~ 4-11 用FAISS实现LSH (12:26) j/ `- G. W; V
视频：
) ~8 ^+ ?: k9 r. t* A* o 4-12 召回服务最终完善 (17:51)
! D7 m F; S2 n/ X" W 图文：
" ^: Q# l& Y o! l$ Z 4-13 本章重难点梳理
$ Z D; X9 h* V$ S: N* \+ [+ u 第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序8 r3 v7 e! {8 }$ Q, v" a
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。
/ m* n0 E3 v/ j8 }# G: o
$ @& }& c; @; r$ f 第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏1 C# L- R8 L$ E4 H/ w8 v7 E$ S9 Q
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。
4 a7 r( h# w; @
% y. X U' j( t; R0 m4 p 第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨
4 f9 j1 D4 b4 C8 h/ i+ w, w 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。3 {* _7 p( J/ p0 h: V* a, j
0 t' Z. i4 V) [% k+ o( \; y" |3 G 第8章 【结语】前沿拓展
* G2 I, i- B) n& U- _9 c 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。. @5 n6 e4 [1 }0 a8 y7 m5 u
〖视频截图〗: 〖百度网盘下载地址〗: ---------------------------------华丽分割线-----------------------------------华丽分割线--------------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------------- }8 Q2 S9 X" U
. v" y$ h. s+ D9 E
〖下载地址失效反馈〗:$ j! h# P8 {: s0 D2 }+ B" t8 y, r L
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：https://www.itspxx.com/forum-85-1.html
% p: Q: g6 D7 u0 s" g8 a2 D5 p+ ^+ k. P6 F
〖赞助VIP免学币下载全站资源〗:, D% L0 l- Q1 Q' R. t
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：https://www.itspxx.com/plugin.php?id=threed_vip#vip_info
5 K5 }* k9 x& C" _3 ]& T
$ o- Q; c+ N$ [, N* a: ~0 s1 C〖客服24小时咨询〗:
+ `7 C; G' I2 i8 G有任何问题，请点击右侧QQ咨询。 |
|
发表于 2022-1-20 00:00:02
发表于 2022-1-20 00:31:18
发表于 2022-1-20 08:41:06
