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- 开篇词 从0开始搭建一个深度学习推荐系统.mp3
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- 01 深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?.mp3
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- 02 Sparrow RecSys:我们要实现什么样的推荐系统?.mp3
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- 03 深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?.mp3
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- 04 特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?.mp3
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- 05 特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?.mp3
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- 06 Embedding:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?.mp3
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- 07 Embedding进阶:如何利用图结构数据生成Graph Embedding?.mp3
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- 08 Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding?.pdf
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- 09 线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?.mp3
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- 10 存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?.mp3
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- 11 召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?.pdf
- 11|召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?.mp3
- 12 局部敏感哈希:如何在常数时间内搜索Embedding最近邻?.mp3
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- 13 模型服务:怎样把你的离线模型部署到线上?.mp3
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- 14 融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?.pdf
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- 15 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?.mp3
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- 16 深度学习革命:深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的?.mp3
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- 17 Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?.pdf
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- 18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?.mp3
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- 19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?.mp3
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- 20 DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?.mp3
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- 21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?.mp3
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- 22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习.mp3
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- 23| 实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?.mp3
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- 24 离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?.pdf
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- 25 评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?.pdf
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- 模型实战准备(二) 模型特征、训练样本的处理.mp3
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- 模型实战准备(一) TensorFlow入门和环境配置.pdf
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- 特别加餐|TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?.mp3
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