手把手带你搭建推荐系统【黄鸿波】极客时间 -百度云盘下载
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在推荐算法刚刚兴起的时候，基本上只要懂一些推荐系统算法的理论，就能够找到一份推荐算法相关的工作。但现在，只有对推荐系统整个的运转流程有了足够的了解，才能够获得企业的青睐。要想拥有推荐系统的全局视角，掌握在面对不同问题时灵活变通的方法，demo 级别的训练远远不够。
为此，我们特地邀请到了在算法和深度学习领域深耕多年的黄鸿波老师，他将提供一整套推荐系统的工程化方案，带你从获取真实的原始数据开始，通过数据处理、特征采集、内容画像、用户画像等一系列步骤，最终把整个系统部署和发布到 Linux 系统上。
同时，这门课程采用环环相扣的讲解方式：前面讲到的内容，一定是后面的系统搭建中的一步。通过这个方式，你能有效掌握推荐系统的全流程，避免“一学就会，一用就废”。
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——/计算机教程/02极客时间/001-极客时间合集（更新至20230603）-shikey.com/281-100542801-专栏课-黄鸿波-手把手带你搭建推荐系统（21讲）/ ├──images | ├──647414 | ├──647453 | ├──647865 | ├──648143 | ├──648830 | ├──649902 | ├──650545 | ├──651624 | ├──652864 | ├──653611 | ├──655495 | ├──656313 | ├──656948 | ├──657332 | ├──659243 | ├──659903 | ├──660625 | ├──661455 | ├──662204 | ├──662725 | ├──663444 | └──664211 ├──01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md 14.73kb ├──01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3 15.29M ├──01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf 3.45M ├──02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md 12.41kb ├──02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3 13.10M ├──02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf 3.08M ├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md 9.40kb ├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3 10.00M ├──03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf 1.67M ├──04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md 11.83kb ├──04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3 11.13M ├──04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf 3.22M ├──05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md 8.37kb ├──05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3 8.53M ├──05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf 2.17M ├──06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md 10.43kb ├──06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3 10.90M ├──06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf 3.64M ├──07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.md 15.22kb ├──07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.mp3 14.01M ├──07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf 5.69M ├──08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md 20.09kb ├──08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3 14.20M ├──08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf 12.65M ├──09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md 15.93kb ├──09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3 11.64M ├──09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf 4.04M ├──10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.md 17.75kb ├──10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3 15.03M ├──10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf 3.73M ├──11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md 8.20kb ├──11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3 8.21M ├──11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf 2.36M ├──12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md 10.34kb ├──12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3 10.09M ├──12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf 2.70M ├──13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md 17.69kb ├──13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3 14.58M ├──13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf 2.38M ├──14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md 13.48kb ├──14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3 12.31M ├──14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf 2.55M ├──15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md 18.83kb ├──15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3 14.27M ├──15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf 2.86M ├──16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md 18.29kb ├──16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3 15.76M ├──16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf 4.12M ├──17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md 15.21kb ├──17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3 11.83M ├──17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf 3.70M ├──18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md 10.02kb ├──18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3 10.98M ├──18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf 2.35M ├──19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md 18.38kb ├──19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3 17.16M ├──19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf 1.99M ├──20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md 13.47kb ├──20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3 15.10M ├──20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf 2.49M ├──21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md 12.45kb ├──21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3 13.03M ├──21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf 1.94M ├──开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md 9.36kb ├──开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3 9.81M └──开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf 2.30M
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