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• 04.【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
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• 05.【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3
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• 06.【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3
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• 07.【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
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• 08.【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
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• 09.【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
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• 10.【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
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• 11.【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3
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• 12.【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
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• 13.【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
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• 13.【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3
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• 14.【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
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• 15.【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3
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• 15.【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
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• 16.【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3
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• 17.【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
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• 22.【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3
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• 23.【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3
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• 24.【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3
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• 24.【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
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• 27.【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
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• 29.【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3
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• 31.【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
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• 32.【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
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• 34.【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
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• 35.推荐系统的参考阅读.mp3
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• 36.【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
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