┣━mksz561-全局视角系统学习《推荐系统》，实战中提升竞争力[完结](1)

┣━第1章 【前言】初探推荐系统

┣━1-2 推荐系统是什么.mp4

┣━1-3 课程章节导览.mp4

┣━1-1 前言–关于这门课.mp4

┣━第8章 【结语】前沿拓展

┣━8-1 拓展篇之强化学习.mp4

┣━8-4 回顾+结语.mp4

┣━8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型（下）.mp4

┣━8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型（上）.mp4

┣━第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建

┣━2-4 课程项目介绍和技术选型.mp4

┣━2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务.mp4

┣━2-2 典型的推荐系统架构是什么样的（下）.mp4

┣━2-1 典型的推荐系统架构是什么样的（上）.mp4

┣━2-6 后端服务框架搭建—召回服务（上）.mp4

┣━2-7 后端服务框架搭建—召回服务（中）.mp4

┣━2-10 课程项目前端页面搭建.mp4

┣━2-8 后端服务框架搭建—召回服务（下）.mp4

┣━第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据

┣━3-2 特征工程—为推荐系统准备食材（下）.mp4

┣━3-9 Spark—业界最流行的大数据框架.mp4

┣━3-10 用Spark处理特征（上）.mp4

┣━3-4 如何做好特征工程（中）.mp4

┣━3-8 用pandas可视化数据（下）.mp4

┣━3-1 特征工程—为推荐系统准备食材（上）.mp4

┣━3-11 用Spark处理特征（下）.mp4

┣━3-7 用pandas可视化数据（上）.mp4

┣━3-3 如何做好特征工程（上）.mp4

┣━3-5 如何做好特征工程（下）.mp4

┣━第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏

┣━6-4 在线评价系统的方法：AB测试.mp4

┣━6-2 如何衡量推荐系统的好坏（下）.mp4

┣━6-1 如何衡量推荐系统的好坏（上）.mp4

┣━6-5 代码实现AB测试功能（上）.mp4

┣━6-6 代码实现AB测试功能（下）.mp4

┣━第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序

┣━5-7 用三个例子体验TensorFlow（上）.mp4

┣━5-2 协同过滤—最经典的排序算法.mp4

┣━5-13 搭建并训练MLP模型（上）.mp4

┣━5-15 搭建并训练MLP模型（下）.mp4

┣━5-12 如何保存线上服务特征.mp4

┣━5-17 模型调优怎么做（2）.mp4

┣━5-19 模型调优怎么做（4）.mp4

┣━5-18 模型调优怎么做（3）.mp4

┣━5-8 用三个例子体验TensorFlow（下）.mp4

┣━5-10 深度学习需要的特征如何处理（上）.mp4

┣━5-16 模型调优怎么做（1）.mp4

┣━5-3 协同过滤算法实现.mp4

┣━5-1 排序层—如何活动最精确的结果排序.mp4

┣━5-14 搭建并训练MLP模型（中）.mp4

┣━5-21 利用深度学习模型完善排序服务.mp4

┣━5-5 深度学习—革命性的机器学习模型.mp4

┣━5-9 MLP—最经典的深度学习模型.mp4

┣━5-6 TensorFlow—业界最著名的深度学习框架.mp4

┣━5-11 深度学习需要的特征如何处理（下）.mp4

┣━第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨

┣━7-4 实践问题—如何增强系统实时性（下）.mp4

┣━7-6 用Flink处理用户实时行为反馈（中）.mp4

┣━7-2 实践问题—如何解决冷启动（下）.mp4

┣━7-3 实践问题—如何增强系统实时性（上）.mp4

┣━7-7 用Flink处理用户实时行为反馈（下）.mp4

┣━7-5 用Flink处理用户实时行为反馈（上）.mp4

┣━7-1 实践问题—如何解决冷启动（上）.mp4

┣━第4章 【召回】筛选出用户的心头好

┣━4-6 实现Item2Vec（中）.mp4

┣━4-10 最近邻查找算法—如何使用Embedding（下）.mp4

┣━4-12 召回服务最终完善.mp4

┣━4-9 最近邻查找算法—如何使用Embedding（上）.mp4

┣━4-3 如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4

┣━4-4 如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4

┣━4-11 用FAISS实现LSH.mp4

┣━4-5 实现Item2Vec（上）.mp4

┣━4-1 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4

┣━4-7 实现Item2Vec（下）.mp4

┣━4-8 用Redis存储Embedding.mp4

┣━4-2 召回层—如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4