都有吧资源网 都有吧资源网推荐：极客时间《推荐系统三十六式》 解决你推荐系统80%的问题
都有吧资源网推荐：极客时间《推荐系统三十六式》 解决你推荐系统80%的问题
你将获得
- 5大模块梳理推荐系统知识脉络；
- 20个推荐系统算法原理精讲；
- 10大算法落地事件案例解析；
- 掌握推荐产品理念及商业价值。
讲师介绍
“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀（陈开江）撰写并维护的精品专栏内容。
刑无刀（本名陈开江），现为“贝壳找房”资深算法专家，从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师，考拉FM算法主管。 刑无刀有8年的推荐系统方向从业经历，他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时，他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者，有长期的技术写作经验。
课程介绍
PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。
最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来，推荐系统会成为所有数据型产品的标配。
而推荐系统前方的技术蓬勃发展，后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状，大厂们一骑绝尘，太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从0到1诞生，需要去了解哪些知识。
本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段80%的问题。
概念篇：推荐系统有关的理念、思考，形而上的内容，虽然务虚但是必要。
原理篇：推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后，你可以更快地开发和优化自己的系统，并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。
工程篇：推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情，架构、选型、案例等，为你的实践之路推波助澜。
产品篇：推荐系统要成功，还要考虑产品理念及其商业价值，此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。
团队篇：个人该如何学习和成长，团队该招多少人又该有哪些人，以及产品经理和工程师该如何合作等问题。
课程目录
适合人群
- 正在参与、或想转型从事推荐系统工作的工程师和架构师；
- 个性化推荐产品经理及运营人员；
- 对推荐系统感兴趣的在校学生；
- 希望自我精进的泛互联网从业者。
课程清单
- 00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3
- 01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3
- 01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf
- 02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
- 02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
- 03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
- 03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
- 04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3
- 04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf
- 05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf
- 05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
- 06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3
- 06.从文本到用户画像有多远.pdf
- 07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3
- 07. 超越标签的内容推荐系统.pdf
- 08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf
- 08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
- 09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
- 09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
- 10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
- 10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
- 11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
- 11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
- 12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
- 12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3
- 13 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3
- 13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf
- 14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
- 14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf
- 15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
- 15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
- 16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3
- 16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
- 17. 简单却有效的Bandit算法.pdf
- 17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3
- 18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
- 18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf
- 19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3
- 19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
- 20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3
- 20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
- 21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3
- 21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf
- 22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf
- 22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3
- 23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3
- 23. 实用的加权采样算法.pdf
- 24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3
- 24. 推荐候选池的去重策略.pdf
- 25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3
- 25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf
- 26. Netflix个性化推荐架构.pdf
- 26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3
- 27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
- 27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
- 28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3
- 28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf
- 29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf
- 29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3
- 30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
- 30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf
- 31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
- 31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
- 32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3
- 32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
- 33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf
- 33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3
- 34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
- 34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf
- 35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
- 35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
- 36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
- 36. 说说信息流的前世今生.pdf
- 37 推荐系统的参考阅读.mp3
- 37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
- 38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
- 38. 推荐系统的参考阅读.pdf
- 39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf
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