100542801-手把手带你搭建推荐系统 – 网盘下载 - 理论+实践，打造千人千面的推荐系统

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开篇词

• 开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统

架构篇

• 01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？
• 02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？

数据篇

• 03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？
• 04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？
• 05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？
• 06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？
• 07｜数据获取：什么是Scrapy框架？
• 08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？
• 09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？
• 10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？

召回篇：基于规则的召回

• 11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？
• 12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？
• 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？

服务搭建篇

• 14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务
• 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？
• 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？
• 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？
• 18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？

召回篇：经典召回算法

• 19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典
• 20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征
• 21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）
• 22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）
• 23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐

排序篇

• 24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典
• 25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？
• 26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？

推理部署篇

• 27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？
• 28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动
• 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略
• 30｜推荐系统的后处理及日志回采

特别放送

• 特别放送｜知识回顾（上）
• 特别放送｜知识回顾（中）
• 特别放送｜知识回顾（下）

结束语

• 结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？
• 期末测试｜来赴一场满分之约！