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推荐系统入门到实战-

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  • 推荐系统入门

    • 为什么要学习推荐系统
    • 推荐系统包含哪些环节
    • 推荐系统有哪些召回路径
    • 推荐系统需要收集和使用哪些数据

  • 推荐系统技术架构

    • Netflix经典的推荐系统技术架构
    • 推荐系统通用技术架构
    • 推荐系统的API接口长什么样子
    • 推荐系统怎样实现AB测试

  • 常见的推荐算法

    • 怎样实现基于内容的推荐系统
    • 怎样实现基于协同过滤的推荐系统
    • 推荐系统怎样实现内容相似推荐
    • 推荐系统怎样实现用户聚类推荐
    • 推荐系统怎样实现矩阵分解的推荐
    • 推荐系统怎样解决物品的冷启动问题
    • 当今推荐系统极其重要的Embedding技术
    • 推荐系统怎样实现多路召回的融合排序

  • 推荐系统代码实战

    • 实战部分使用到的技术和环境说明
    • 实战：实现内容相似的文章推荐系统
    • 实战：使用腾讯word2vec向量优化内容推荐
    • 实战：实现item2vec的基于行为的I2I推荐
    • 实战：使用SparkALS实现矩阵分解协同过滤推荐
    • 实战：实现基于标签的推荐系统
    • 实战：Tensorflow使用LR和GBDT和DNN实现银行营销二分类
    • 实战：Tensorflow2实现推荐系统双塔DNN排序模型
    • 实战：怎样使用faiss库实现高速向量搜索
    • 实战：使用flask实现在线推荐系统API

  • 开启新的征程

    • 推荐系统论文阅读介绍
    • 推荐系统知识最后总结
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