TA的每日心情 | 怒
8 小时前 |
|---|
签到天数: 1560 天 [LV.Master]伴坛终老
【管理员】
 
- 积分
- 171289
|
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
〖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-----------------------
3 C4 J" h2 T' s( C* R+ h8 v* E. }6 y! V/ }, T0 \
〖下载地址失效反馈〗:' T# s( B5 B' R% N' P
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( A8 a- e6 k1 v+ D1 X' I
- v& G I& n9 g! r! b
〖赞助VIP免学币下载全站资源〗:) L; b0 |( A& \3 X. b1 ]
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
' q3 \) u; T' v: l5 v( G0 L1 B3 R; k% i# f2 F+ n9 c1 g
〖客服24小时咨询〗:0 M4 h; j9 a1 a
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
