100060801-深度学习推荐系统实战 – 网盘下载 - 带你从0到1搭建工业级推荐系统

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开篇词

• 开篇词 | 从0开始搭建一个深度学习推荐系统

基础架构篇

• 01 | 技术架构：深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？
• 02 | Sparrow RecSys：我们要实现什么样的推荐系统？
• 03 | 深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？
• 国庆策划 | 关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你
• 国庆策划 | 深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？

特征工程篇

• 04 | 特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？
• 05 | 特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？
• 06 | Embedding基础：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？
• 07 | Embedding进阶：如何利用图结构数据生成Graph Embedding？
• 08 | Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和Graph Embedding？
• 答疑 | 基础架构篇+特征工程篇常见问题解答

线上服务篇

• 09 | 线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？
• 10 | 存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？
• 11 | 召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？
• 12 | 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？
• 13 | 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？
• 14 | 融会贯通：Sparrow RecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？
• 答疑 | 线上服务篇留言问题详解

推荐模型篇

• 15 | 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？
• 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？
• 模型实战准备（一） | TensorFlow入门和环境配置
• 模型实战准备（二） | 模型特征、训练样本的处理
• 17 | Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？
• 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？
• 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？
• 20 | DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？
• 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？
• 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习
• 特别加餐 | “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？
• 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？

模型评估篇

• 24 | 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？
• 25 | 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？
• 特别加餐｜TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？
• 26 | 在线测试：如何在推荐服务器内部实现A/B测试？
• 27 | 评估体系：如何解决A/B测试资源紧张的窘境？

前沿拓展篇

• 28 | 业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？
• 29 | 图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？
• 30 | 流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？
• 31｜模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？
• 32 | 强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？
• 33｜技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？

结束语

• 结束语｜深度学习时代需要什么样的推荐工程师？
• 期末考试 | “深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！