在这门课程中,我希望给你展现的不仅仅包括推荐算法,还包含了一整套推荐系统的工程化方案,也就是算法和工程双管齐下,让你在一个循序渐进的过程里,扎实走好每一步。因为在真实的生产实践当中,你不是一个人在战斗,你要和你的上下游一起去做一套完整的系统,要关注推荐系统算法对整个工程的影响。

在我们推荐系统的搭建过程中,一个特点是环环相扣。所谓环环相扣,就是指我们在前面所做的工作,一定会被后面所用到。比如,我们爬取的数据会被我们做成数据集,数据集会做成内容画像。而内容画像会用在召回算法中,并产生召回集。产生的召回集又会进入到排序算法,根据用户画像的内容,生成用户对应的推荐列表,然后再根据推荐系统的需要,对排序后的内容进行重排序。

课程目录

开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.mp3

开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统.pdf

01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.md

01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.mp3

01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?.pdf

02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.md

02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.mp3

02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?.pdf

03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.md

03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.mp3

03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?.pdf

04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.md

04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.mp3

04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?.pdf

05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.md

05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.mp3

05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?.pdf

06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.md

06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.mp3

06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?.pdf

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