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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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    9 s8 {) P; q9 w$ @0 ?" M9 n2 a〖课程介绍〗:' e( t0 t5 ]& y; j' d8 E9 p
            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!
    9 S( y/ G/ K3 B- b  T+ @4 ]& \  T% N- o  z
    〖课程目录〗:
    8 P9 B7 U. D9 j9 J        第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟. [3 ^) L" G- F- d& O  o
            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。
    6 o# E: n4 y+ i+ V/ T- c8 F
    : r' h" q. J/ B        收起列表
    . F9 s/ |, A9 {! _) L, y% y: B* Z, B( q        视频:
    / o: m+ x3 T6 z! A$ b* w) Y        1-1 前言--关于这门课 (11:34). R9 n, F2 ?% g' a. X9 O6 H
            试看+ ~- i& S( Y0 @1 J# c& x3 U) b( J
            视频:
    2 O% }& o7 \! [: M% w9 `9 \. h9 i" l        1-2 推荐系统是什么 (17:01)
    2 C) x; ]3 s1 ^        视频:3 m8 l0 d. l% M# i2 _( X
            1-3 课程章节导览 (08:02)
    ! B7 f! Y" \5 S        第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10 节 | 113分钟
    : {$ t& D' J! r        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。8 N, I/ w! ~8 }+ j1 H9 m" @4 m

    * K0 A% t2 y* j3 X5 k        收起列表' {7 l/ H5 }7 H$ F  B+ k
            视频:
    5 t( j$ q7 r: B$ j3 A$ F        2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上) (18:20)
    9 Z$ Z. P8 }9 k' _* u7 ]        视频:5 N! M/ ^# c6 X" D: ~1 a
            2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下) (13:49)
    1 G4 W2 x* g& U3 I0 r- r& U        图文:
    ( o+ ?3 P- y" \8 J) j        2-3 推荐系统架构 -- 如何设计一个推荐系统
    & y) j0 t' U& ~! e# c        视频:8 d1 a, A( A' o
            2-4 课程项目介绍和技术选型 (15:56)3 Y! E6 V5 q: y' L6 |" G
            图文:4 n8 z+ E- F6 R* s. i. A8 a
            2-5 课程项目微服务API定义$ E. u+ h- e) W3 e4 [" D2 {2 ^/ I/ o: p
            视频:
    ! O7 o3 q, e- |) R        2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上) (14:14)' O3 C7 O' c, X" v( r" t/ J
            视频:
    5 d6 b/ e2 N1 C2 @# V        2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中) (16:36)9 E3 I* B3 l. p3 l* X+ U1 V. }
            视频:
    6 R# o6 }- R+ ?% Y+ `+ |        2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下) (15:49)( K2 m* d( u$ ~3 U. T4 K2 t, R2 k% s4 b
            视频:
    ' h& h& A- Z: L) ~1 S* n3 L, y        2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务 (13:45)% l) ?8 J& w% S; G4 d3 E/ o) T/ X4 K
            视频:
    1 p, x. e2 ]" o4 O        2-10 课程项目前端页面搭建 (04:12). a: [9 q# G& c
            第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据 试看11 节 | 164分钟
    ! |! Q  z9 w4 Y8 t5 X        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。, ~3 a& _/ I1 u+ ^
    0 s% `6 [' C, [( I
            收起列表
    1 H2 }% j4 Y  F/ R: r8 f6 p2 M) A' |        视频:. o$ h/ E# V9 Y$ c
            3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上) (09:44)
    , s: Y+ Y+ P( m+ N! ~        试看
    1 Y) X& |* n. R& S4 K) t2 g! t) M        视频:
    # e0 ]. \& I$ K" I# t# Q* T        3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下) (16:04)1 M9 V7 ~/ U( L6 C
            视频:
    2 @) V( D3 G6 y. P        3-3 如何做好特征工程(上) (16:43), u; Z+ t& ?3 e
            视频:, l& h0 H2 B9 Q. f. Y- }. e) f2 @. v+ m9 ?! S
            3-4 如何做好特征工程(中) (17:09)
    9 S- O! E3 X0 L! ~2 j        视频:
    : O% R7 b: c% S        3-5 如何做好特征工程(下) (20:26)) c% C8 G/ c- n6 T, g% V% c* ~
            图文:: o; r9 ?' l$ f" |! m
            3-6 数据爬虫的编订
    / P- B; u9 d, m        视频:
    8 Z  A! n9 R  G8 A# g8 j( t' \% p1 |        3-7 用pandas可视化数据(上) (19:15)+ p8 J  N' I2 Y. }# a3 v
            视频:' V" H/ ~4 R( @: b0 U  b6 [
            3-8 用pandas可视化数据(下) (13:26)1 T, l( }6 G$ v7 l. W3 G
            视频:/ J: V1 c) _. z; ]. M$ ?% W1 {
            3-9 Spark---业界最流行的大数据框架 (18:26)& T( {6 B, U) G. ^% A
            视频:& z. r& y+ J3 t# F' G' ]$ f6 n# I
            3-10 用Spark处理特征(上) (19:34)
    : s" B# p4 L8 V% l% I9 ^        视频:
    4 O% ?# A) Y% Y& j* y) c& a        3-11 用Spark处理特征(下) (12:35)
    ; M% w8 F. {" {* `) A" z5 H        第4章 【召回】筛选出用户的心头好13 节 | 185分钟* O" `( k" G+ o7 k& 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。/ H2 z: a& K7 E7 N' Z2 a; j/ L" P1 j
    " i4 y( z( s, \$ w
            收起列表0 d0 w: n& k6 H; J
            视频:. G* P& p# x# g( {
            4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上) (18:07)$ e5 \/ d3 c6 _$ h
            视频:
    & F2 B. x5 L3 v9 ^        4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下) (13:13)1 h- a/ q5 ]$ s4 K' S+ ~
            视频:/ g5 n% P% o8 s) G- C) P
            4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上) (13:02)
    $ C- `0 L5 V# Y; y        视频:6 _" U+ {4 R# {+ b* Q0 `- X% E
            4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下) (11:30)- {$ U0 y) d4 v! i  B- e4 \
            视频:1 k( H4 K9 N0 q" }
            4-5 实现Item2Vec(上) (13:26)
    ; D* I" U$ c- c/ @7 j        视频:5 h; W! s/ v8 }
            4-6 实现Item2Vec(中) (15:00)& `( W' f7 X* k( d! c- s* C1 C
            视频:0 C9 R# w7 i$ q7 W- Q/ {
            4-7 实现Item2Vec(下) (20:18)
    5 J2 g* w8 m: e4 b        视频:' y/ v8 |( W$ E- N
            4-8 用Redis存储Embedding (16:47)- R+ i% S5 V0 q. s) g, O  E
            视频:
    2 G" f6 |/ I* o7 l        4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上) (18:36)
    ) a! M$ T1 r- c4 H; ?  Z0 u        视频:: u( Q3 \5 i4 q) j0 K
            4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下) (14:22), |5 w) V, Z5 e; H1 H0 b
            视频:6 G5 a( V5 C" }+ s8 j
            4-11 用FAISS实现LSH (12:26)& a  z  `3 `; L. v
            视频:
    5 O; A/ d- w% l2 R        4-12 召回服务最终完善 (17:51)
    - @! ?' H* p/ k" K2 u% x7 x# T        图文:/ O; ^. `; @' V! H4 H6 j8 ?
            4-13 本章重难点梳理3 ~& V' t* m3 |7 M/ [% x7 {! r
            第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序
      @; j. b  ~( e5 M3 P/ m8 h% P; 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。
    * e( Y5 G: e8 j& g! h7 b# ^2 u3 U3 [2 q1 P' \7 Q$ f/ }! ?
            第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏
    % n. a+ r& N9 A# K  _# h# M        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。" R6 n, U$ t' J& n: f
    9 }( i* X% R% L3 S/ Y3 n4 {9 _
            第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨* Z' b1 U! _' ?3 B
            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。+ d! t7 x* l9 p& ~' p" e# {

    / y1 W9 {, e$ W        第8章 【结语】前沿拓展3 U. F1 b# I( U
            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。3 s7 s: ^$ ?- I1 ~; V
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  • TA的每日心情
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