小象学院 大数据推荐系统训练营

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三艺翁斋
小象学院 大数据推荐系统训练营
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推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文,总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者,以及做科研常用的数据集、代码库等,一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结,二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考,希望能够尽快上手推荐系统,进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。

文件目录

├──基础视频  

|   ├──PART1  

|   |   ├──1.1课程简介.mp4  11.97M

|   |   ├──1.2推荐系统的演化过程.mp4  23.44M

|   |   ├──1.3推荐系统的技术演进.mp4  34.88M

|   |   ├──1.4推荐系统的核心产品问题.mp4  23.08M

|   |   ├──2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4  11.36M

|   |   ├──2.1学习方法.mp4  9.96M

|   |   ├──2.2机器学习的学习问题.mp4  31.05M

|   |   ├──2.3假设集合.mp4  15.01M

|   |   ├──2.4VC维和Bias.mp4  36.93M

|   |   ├──2.5Bias.mp4  15.78M

|   |   ├──2.6交叉验证.mp4  11.14M

|   |   ├──2.7损失函数和正则化.mp4  20.02M

|   |   ├──2.8最优化方法.mp4  17.95M

|   |   ├──2.9贝叶斯决策理论.mp4  15.65M

|   |   ├──3.1基于User的协同过滤算法.mp4  23.41M

|   |   ├──3.2基于Item的协同过滤算法.mp4  19.32M

|   |   ├──3.3物品相似度的算法实现.mp4  44.64M

|   |   ├──3.4协同过滤算法的变种.mp4  19.72M

|   |   ├──3.5间隔时效性优化.mp4  11.70M

|   |   ├──3.6反馈时效性优化.mp4  26.85M

|   |   ├──3.7随机游走算法.mp4  20.29M

|   |   ├──3.8图模型embedding算法.mp4  31.27M

|   |   ├──4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4  13.38M

|   |   ├──4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4  14.14M

|   |   ├──4.2词袋模型和向量空间模型.mp4  21.54M

|   |   ├──4.3词袋模型的拓展TF.mp4  29.52M

|   |   ├──4.4隐语义模型LSA.mp4  33.52M

|   |   ├──4.5概率隐语义模型pLSA.mp4  23.85M

|   |   ├──4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4  17.34M

|   |   ├──4.7LDA的应用实例.mp4  28.57M

|   |   ├──4.8神经网络模型.mp4  28.46M

|   |   ├──4.9行为数据文档化.mp4  17.24M

|   |   ├──5.1推荐系统中的用户画像.mp4  17.74M

|   |   ├──5.2用户画像的价值准则.mp4  16.19M

|   |   ├──5.3物品侧画像.mp4  23.21M

|   |   ├──5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4  19.72M

|   |   ├──5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4  16.92M

|   |   ├──5.6用户兴趣扩展.mp4  17.13M

|   |   ├──5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4  14.61M

|   |   ├──6.1问题分析与目标定义.mp4  26.94M

|   |   ├──6.2常用模型介绍.mp4  18.38M

|   |   ├──6.3模型效果评估.mp4  38.59M

|   |   ├──6.4常用模型介绍.mp4  32.26M

|   |   ├──6.5模型效果评估.mp4  19.58M

|   |   ├──6.6机器学习系统架构设计.mp4  9.49M

|   |   ├──7.1常用评测指标.mp4  47.62M

|   |   ├──7.2离线效果评测方法.mp4  26.08M

|   |   ├──7.3在线效果评测方法.mp4  35.07M

|   |   ├──7.4在线评测方法.mp4  25.14M

|   |   └──7.5更好更快的在线系统.mp4  44.62M

|   └──PART2  

|   |   └──PART2  

├──项目就业视频  

|   ├──PART1  

|   |   ├──第11、12课时: 京东购买预估第2种解决方案.mp4  82.00M

|   |   ├──第13、14课时: 京东购买预估第3种解决方案.mp4  242.17M

|   |   ├──第15课时: rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4  210.62M

|   |   ├──第16、17课时: 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4  90.16M

|   |   ├──第18、19课时: 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4  130.03M

|   |   ├──第1课时 L2阶段学习说明.mp4  29.56M

|   |   ├──第20、21课时: 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4  54.91M

|   |   ├──第22课时: 推荐系统方法讲解.mp4  143.17M

|   |   ├──第23课时: 音乐推荐系统数据解析.mp4  91.63M

|   |   ├──第24课时: 基于surprise的歌单推荐系统.mp4  101.71M

|   |   ├──第25课时: 用户行为序列建模的推荐系统.mp4  49.76M

|   |   ├──第26课时: 电影推荐系统的构建(上).mp4  68.09M

|   |   ├──第2课时 基本介绍.mp4  7.02M

|   |   ├──第3课时 推荐系统基础.mp4  289.78M

|   |   ├──第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4  121.62M

|   |   ├──第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4  57.99M

|   |   ├──第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4  175.24M

|   |   ├──第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4  84.62M

|   |   ├──第8课时: 项目介绍与说明.mp4  12.80M

|   |   ├──第9、10课时: 京东购买预估第1种解决方案.mp4  224.07M

|   |   └──课程总结.mp4  1.07M

|   └──PART2  

|   |   ├──第27课时: 电影推荐系统的构建(下).mp4  115.38M

|   |   ├──第28课时: 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4  131.21M

|   |   ├──第29课时: wide_and_deep模型示例.mp4  88.52M

|   |   ├──第30课时: 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4  70.90M

|   |   ├──第31课时: 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4  42.03M

|   |   ├──第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4  133.43M

|   |   ├──第33、34课时: 抖音推荐案例讲解.mp4  208.25M

|   |   └──第35课时: 推荐项目说明.mp4  120.54M

├──10.5转化率偏置问题[00-14-20][20230228-231838504].jpg  160.18kb

├──10.6召回技术的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg  119.71kb

├──2.9贝叶斯决策理论[00-10-14][20230228-232012472].jpg  81.01kb

├──5.6用户兴趣扩展[00-07-58][20230228-231908807].jpg  137.99kb

├──8.8推荐系统中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg  181.04kb

├──第22课时: 推荐系统方法讲解[00-37-57][20230228-23203509].jpg  143.86kb

├──第32课时 xDeepFM模型讲解[00-08-06][20230228-232044704].jpg  107.47kb

└──第32课时 xDeepFM模型讲解[00-17-32][20230228-232048880].jpg  126.70kb

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