手把手带你搭建推荐系统 | 更新完结

【资源介绍】：

课程分为七个章节：架构篇、数据篇、召回篇：基于规则的召回、服务搭建篇、召回篇：经典召回算法、排序篇和部署篇。

架构篇

为你提供了解推荐系统概念和功能宏观视角。以 Netflix 系统为例，带你推荐系统的工作原理，展示推荐系统的运作流程和优化策略，从而让你对推荐系统的实践应用有一个整体认识。

数据篇

深入探讨推荐系统所依赖的数据处理流程。先学习爬虫和数据库的原理和使用方法，然后从新闻网站中爬取数据，将它们作为我们的原始数据集。接下来，使用 NLP、Python 等技术对数据进行简单的特征工程处理，形成内容画像系统。

召回篇：基于规则的召回

利用数据篇得到的数据，进行一些基于规则的召回。在讲解什么是召回、为什么需要召回以及召回的种类的同时，深入研究召回对于推荐系统的影响，以及如何选择最优的召回策略。

服务搭建篇

将数据拼装后，绑定到界面进行内容推荐。本章将为你提供一个简单的推荐系统 Web 界面，带领你在这个界面的基础上调用 Flask 提供的 webservice 接口，完成内容推荐。

召回篇：经典召回算法

深入探讨包括协同过滤、基于 Embedding 的召回以及基于深度学习的召回等一系列经典召回算法，针对这些算法做不同的特征处理，并将它们与数据库、数据集结合起来。

排序篇

讲解经典排序算法，包括 GBDT、LR、DeepFM、重排序等，充分利用现有数据，与上一章的推荐系统流程结合，用真实案例加深你对这些算法特点及适用场景的理解。

部署篇

带你使用 TensorFlow Serving 来进行服务的部署和搭建，完成一个真正的企业级推荐系统。此外，还会对推荐系统进行一个整体的回顾，带你从全局视角来观察企业级推荐系统如何在线上运作。

【资源目录】:

├──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 3.46M

├──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 3.09M

├──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 1.68M

├──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 3.23M

├──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 2.18M

├──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 3.65M

├──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 5.70M

├──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 4.05M

├──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 3.74M

├──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 2.37M

├──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 2.71M

├──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 2.39M

├──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 4.13M

├──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 3.71M

├──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 2.36M

├──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 2.50M

├──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 1.95M

├──22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md 21.51kb

├──22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3 9.45M

├──22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf 2.11M

├──23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md 21.87kb

├──23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3 12.30M

├──23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf 3.03M

├──24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md 15.26kb

├──24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.mp3 13.61M

├──24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf 1.96M

├──25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md 12.00kb

├──25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3 13.32M

├──25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf 1.88M

├──26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md 12.94kb

├──26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3 13.27M

├──26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.pdf 1.58M

├──27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md 16.34kb

├──27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3 10.46M

├──27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf 2.56M

├──28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md 19.39kb

├──28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3 16.71M

├──28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.pdf 1.24M

├──29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md 10.72kb

├──29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3 11.98M

├──29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf 1.63M

├──30｜推荐系统的后处理及日志回采.md 10.87kb

├──30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3 11.92M

├──30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf 1.98M

├──结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md 6.66kb

├──结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3 7.05M

├──结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf 1016.60kb

├──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 2.31M

├──特别放送｜知识回顾（上）.md 4.11kb

├──特别放送｜知识回顾（上）.mp3 2.88M

├──特别放送｜知识回顾（上）.pdf 5.14M

├──特别放送｜知识回顾（下）.md 6.00kb

├──特别放送｜知识回顾（下）.mp3 4.85M

├──特别放送｜知识回顾（下）.pdf 7.32M

├──特别放送｜知识回顾（中）.md 3.77kb

├──特别放送｜知识回顾（中）.mp3 2.77M

└──特别放送｜知识回顾（中）.pdf 4.29M