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课程内容来自 推荐系统-小象学院-大数据技术推荐系统夏令营

推荐系统是一个非常热门的研究方向，在工业领域和学术界引起了高度关注。希望使用本文，总结一些推荐系统领域相关会议、著名学者、科研常见数据集、代码库等，一个是推荐系统行业的整理和总结，另一个希望帮助新手推荐系统合作伙伴提供参考，期待尽快进入推荐系统，以便更好更快的深入科研、工程项目。

新项目学生就业短视频视频

PART1

课程小结.mp4

第1学时 L2环节学习培训表明，L2环节学习培训表明.mp4

第2学时 简单介绍.mp4

第3学时 基本的推荐系统.mp4

第4学时 详细介绍了推荐系统公司级别的架构方法(1).mp4

第5学时 详细介绍了推荐系统公司级别的架构方法(2).mp4

第6学时 详细介绍了推荐系统公司级别的架构方法(3).mp4

第7学时 推荐系统实践活动书本.mp4

第8学时： 项目简介及表明.mp4

第9、10学时： 京东预计将购买第一个解决方案.mp4

第11、12学时： 预计京东购买第二个解决方案.mp4

第13、14学时： 预计京东购买的第三个解决方案.mp4

第15学时： rossmann连锁超市销售预估解决方案.mp4

第16、17学时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4

第18、19学时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4

第20、21学时： 阿里口碑流量预测top计划PPT一览.mp4

第22学时： 推荐系统方法解释.mp4

第23学时： 歌曲推荐系统数据分析.mp4

第24学时： 根据surprise的歌曲列表推荐系统.mp4

第25学时： 推荐客户行为序列模型的系统.mp4

第26学时： 影片建设推荐系统(上).mp4

PART2

第27学时： 影片建设推荐系统(下).mp4

第28学时： 课程描述与wide_and_deep模型解释.mp4

第29学时： wide_and_deep模型实例.mp4

第30学时： wide应用___and_deep模型youtube推荐系统.mp4

第31学时： 抖音视频短视频理解和强烈推荐案例背景.mp4

第32学时 解释xdepfm模型.mp4

第33、34学时： tiktok推荐实例解释.mp4

第35学时： 表示推荐项目.mp4

基本短视频

PART1

README.txt

刀网地址发布页面.url

1.3推荐系统的技术演进.mp4

1.4推荐系统核心产品问题.mp4

1.1课程介绍.mp4

1.2推荐系统的演变.mp4

2.6交叉验证.mp4

2.3假定结合.mp4

2.8最佳控制方法.mp4

2.7交叉熵和正则化.mp4

2.9贝叶斯算法决策方法.mp4

2.1学习培训方法.mp4

2.4VC维和部队Biass.mp4

2.2人工智能学习中的问题.mp4

2.10汇总如何建立自己的专业知识主脉.mp4

2.5Bias.mp4

3.3实现物体相似性的技术.mp4

3.1根据User的协同过滤算法.mp4

3.7马尔可夫链优化算法.mp4

3.2基于Item的协同过滤算法.mp4

3.6意见反馈的及时性提高.mp4

3.4协同过滤算法的变异.mp4

3.5间距及时性提高.mp4

3.8模型embedding优化算法.mp4

4.2词袋模型和线性空间模型.mp4

4.7LDA应用案例.mp4

4.1推荐系统对策过程和关键问题.mp4

4.8神经元网络模型.mp4

4.5隐性词义模型PLSA.mp4

4.3扩展TF3词袋模型.mp4

4.9行为轨迹文本文档化.mp4

4.10人行为序列数据文本文档化和向量化.mp4

4.4隐含词义模型LSA.mp4

4.6生成几率隐词义模型LDA.mp4

5.1推荐系统中的用户肖像.mp4

5.5用户兴趣模型复杂的方法.mp4

5.3物体侧肖像.mp4

5.7用户兴趣模型的架构模式.mp4

5.2客户肖像的价值标准.mp4

5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4

5.6用户兴趣拓展.mp4

6.3模型效果评价.mp4

6.2常见模型详细介绍.mp4

详细介绍6.4常见模型.mp4

6.5模型效果评价.mp4

6.1问题的原因分析和目标定义.mp4

6.6机器学习系统架构模式.mp4

7.3在线实际效果实测方法.mp4

7.2线下实际效果实测方法.mp4

7.4在线实测方法.mp4

7.1常见实测指标值值.mp4

7.5在线系统更好更快.mp4

PART2

PART2

7.7监视系统.mp4

7.6交叉试验.mp4

8.1多臂水果机和EE问题.mp4

8.2多臂水果机难题.mp4

8.7设备学习中的EE关联.mp4

8.8推荐系统中的EE思维.mp4

8.5伦纳德取样.mp4

8.4UCB优化算法.mp4

8.3e贪心算法.mp4

8.6LinUCB.mp4

9.6从线下到线上.mp4

9.4线上层架构设计设计.mp4

9.1推荐系统架构模式.mp4

9.5系统软件架构演进标准.mp4

9.7根据DSL的系统架构设计.mp4

9.3线下层结构设计设计设计.mp4

9.2系统的外部边界依赖于系统的外部边界.mp4

10.1推荐系统及其前沿发展趋势的测试.mp4

10.6招回技术的局限性.mp4

10.4信息茧房.mp4

10.3关联性和因果关联性.mp4

10.7汇总.mp4

强烈推荐数据显示10.2.mp4

10.5转换率参考难题.mp4

2.9贝叶斯算法决策方法[00-10-14][20228-23201242].jpg

5.6用户兴趣扩展[00-07-58][20228-23190807].jpg

8.8推荐系统中的EE思维[00-06-11][2023028-231828429].jpg

10.5转换率参考点问题[00-14-20][20228-2318504].jpg

10.6技术局限性[00-20-20][20228-23184900].jpg

第22学时： [2023028-23203509].jpg

第32学时 xdeepfm模型解释[00-08-06][20228-23204704].jpg

第32学时 xdeepfm模型解释[00-17-32][20228-2320480].jpg