【慕课专栏】全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力【完结】
├─{1}--第1章【前言】初探推荐系统
│  ├┈[1.1]--1-1前言--关于这门课.mp4
│  ├┈[1.2]--1-2推荐系统是什么.mp4
│  └┈[1.3]--1-3课程章节导览.mp4
├─{2}--第2章【基础架构】推荐系统架构&项目搭建
│  ├┈(2.1)--2-3推荐系统架构--如何设计一个推荐系统.PDF
│  ├┈(2.2)--2-5课程项目微服务API定义.PDF
│  ├┈(2.3)--2-12【梳理】推荐系统常用特征.PDF
│  ├┈(2.4)--2-13【梳理】重难点概览.PDF
│  ├┈[2.1]--2-1典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4
│  ├┈[2.2]--2-2典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4
│  ├┈[2.3]--2-4课程项目介绍和技术选型.mp4
│  ├┈[2.4]--2-6后端服务框架搭建---召回服务（上）.mp4
│  ├┈[2.5]--2-7后端服务框架搭建---召回服务（中）.mp4
│  ├┈[2.6]--2-8后端服务框架搭建---召回服务（下）.mp4
│  ├┈[2.7]--2-9后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4
│  └┈[2.8]--2-11课程项目前端页面搭建.mp4
├─{3}--第3章【特征工程】为推荐系统准备数据
│  ├┈(3.1)--3-6数据爬虫的编订.PDF
│  ├┈(3.2)--3-17【梳理】特征处理方法.PDF
│  ├┈(3.3)--3-18【梳理】重难点概览.PDF
│  ├┈[3.10]--3-12用Spark处理特征（下）.mp4
│  ├┈[3.11]--3-13如何采集用户行为数据.mp4
│  ├┈[3.12]--3-14使用Kafka和Cassandra处理行为数据（上）.mp4
│  ├┈[3.13]--3-15使用Kafka和Cassandra处理行为数据（下）.mp4
│  ├┈[3.1]--3-1特征工程---为推荐系统准备食材（上）.mp4
│  ├┈[3.2]--3-2特征工程---为推荐系统准备食材（下）.mp4
│  ├┈[3.3]--3-3如何做好特征工程（上）.mp4
│  ├┈[3.4]--3-4如何做好特征工程（中）.mp4
│  ├┈[3.5]--3-5如何做好特征工程（下）.mp4
│  ├┈[3.6]--3-7用pandas可视化数据（上）.mp4
│  ├┈[3.7]--3-8用pandas可视化数据（下）.mp4
│  ├┈[3.8]--3-10Spark---业界最流行的大数据框架.mp4
│  └┈[3.9]--3-11用Spark处理特征（上）.mp4
├─{4}--第4章【召回】筛选出用户的心头好
│  ├┈(4.1)--4-15【梳理】重难点概览.PDF
│  ├┈[4.10]--4-11最近邻查找算法---如何使用Embedding（下）.mp4
│  ├┈[4.11]--4-12用FAISS实现LSH.mp4
│  ├┈[4.12]--4-14召回服务最终完善.mp4
│  ├┈[4.1]--4-1召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4
│  ├┈[4.2]--4-2召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4
│  ├┈[4.3]--4-3如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4
│  ├┈[4.4]--4-4如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4
│  ├┈[4.5]--4-5实现Item2Vec（上）.mp4
│  ├┈[4.6]--4-6实现Item2Vec（中）.mp4
│  ├┈[4.7]--4-7实现Item2Vec（下）.mp4
│  ├┈[4.8]--4-9用Redis存储Embedding.mp4
│  └┈[4.9]--4-10最近邻查找算法---如何使用Embedding（上）.mp4
├─{5}--第5章【排序】对推荐结果进行精确排序
│  ├┈(5.1)--5-22【梳理】重难点梳理.PDF
│  ├┈[5.10]--5-11深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4
│  ├┈[5.11]--5-12如何保存线上服务特征.mp4
│  ├┈[5.12]--5-13搭建并训练MLP模型（上）.mp4
│  ├┈[5.13]--5-14搭建并训练MLP模型（中）.mp4
│  ├┈[5.14]--5-15搭建并训练MLP模型（下）.mp4
│  ├┈[5.15]--5-16模型调优怎么做（1）.mp4
│  ├┈[5.16]--5-17模型调优怎么做（2）.mp4
│  ├┈[5.17]--5-18模型调优怎么做（3）.mp4
│  ├┈[5.18]--5-19模型调优怎么做（4）.mp4
│  ├┈[5.19]--5-21利用深度学习模型完善排序服务.mp4
│  ├┈[5.1]--5-1排序层---如何活动最精确的结果排序.mp4
│  ├┈[5.2]--5-2协同过滤---最经典的排序算法.mp4
│  ├┈[5.3]--5-3协同过滤算法实现.mp4
│  ├┈[5.4]--5-5深度学习---革命性的机器学习模型.mp4
│  ├┈[5.5]--5-6TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp4
│  ├┈[5.6]--5-7用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4
│  ├┈[5.7]--5-8用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4
│  ├┈[5.8]--5-9MLP---最经典的深度学习模型.mp4
│  └┈[5.9]--5-10深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4
├─{6}--第6章【效果评估】衡量推荐结果的好坏
│  ├┈(6.1)--6-7【梳理】推荐模型离线评估.PDF
│  ├┈[6.1]--6-1如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4
│  ├┈[6.2]--6-2如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4
│  ├┈[6.3]--6-4在线评价系统的方法：AB测试.mp4
│  ├┈[6.4]--6-5代码实现AB测试功能（上）.mp4
│  └┈[6.5]--6-6代码实现AB测试功能（下）.mp4
├─{7}--第7章【深入学习】工程中的实践问题探讨
│  ├┈(7.1)--7-9【拓展】Flink中的时间.PDF
│  ├┈[7.1]--7-1实践问题---如何解决冷启动（上）.mp4
│  ├┈[7.2]--7-2实践问题---如何解决冷启动（下）.mp4
│  ├┈[7.3]--7-3实践问题---如何增强系统实时性（上）.mp4
│  ├┈[7.4]--7-4实践问题---如何增强系统实时性（下）.mp4
│  ├┈[7.5]--7-5用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4
│  ├┈[7.6]--7-6用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4
│  └┈[7.7]--7-7用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4
├─{8}--第8章【结语】前沿拓展
│  ├┈[8.1]--8-1拓展篇之强化学习.mp4
│  ├┈[8.2]--8-2前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4
│  ├┈[8.3]--8-3前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4
│  └┈[8.4]--8-4回顾+结语.mp4
└┈课件.zip