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01-技术架构:深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样?【海量资源:666java.com】.md
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02-SparrowRecSys:我们要实现什么样的推荐系统?【海量资源:666java.com】.md
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03-深度学习基础:你打牢深度学习知识的地基了吗?【海量资源:666java.com】.md
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04-特征工程:推荐系统有哪些可供利用的特征?【海量资源:666java.com】.md
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05-特征处理:如何利用Spark解决特征处理问题?【海量资源:666java.com】.md
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06-Embedding基础:所有人都在谈的Embedding技术到底是什么?【海量资源:666java.com】.md
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07-Embedding进阶:如何利用图结构数据生成GraphEmbedding?【海量资源:666java.com】.md
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08-Embedding实战:如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding?【海量资源:666java.com】.md
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09-线上服务:如何在线上提供高并发的推荐服务?【海量资源:666java.com】.md
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10-存储模块:如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题?【海量资源:666java.com】.md
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11-召回层:如何快速又准确地筛选掉不相关物品?【海量资源:666java.com】.md
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14-融会贯通:SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的?【海量资源:666java.com】.md
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15-协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?【海量资源:666java.com】.md
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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?【海量资源:666java.com】.md
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17-Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?【海量资源:666java.com】.md
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18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?【海量资源:666java.com】.md
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19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?【海量资源:666java.com】.md
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20-DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?【海量资源:666java.com】.md
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21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?【海量资源:666java.com】.md
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22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习【海量资源:666java.com】.md
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23|实战:如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能?【海量资源:666java.com】.md
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24-离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?【海量资源:666java.com】.md
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25-评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?【海量资源:666java.com】.md
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26-在线测试:如何在推荐服务器内部实现A-B测试?【海量资源:666java.com】.md
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27-评估体系:如何解决A-B测试资源紧张的窘境?【海量资源:666java.com】.md
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28-业界经典:YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样?【海量资源:666java.com】.md
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29-图神经网络:Pinterest是如何应用图神经网络的?【海量资源:666java.com】.md
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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?【海量资源:666java.com】.md
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31|模型迭代:阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的?【海量资源:666java.com】.md
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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?【海量资源:666java.com】.md
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33|技术权衡:解决方案这么多,哪个最合适?【海量资源:666java.com】.md
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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【海量资源:666java.com】.md
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国庆策划-深度学习推荐系统基础,你掌握了多少?【海量资源:666java.com】.md
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开篇词-从0开始搭建一个深度学习推荐系统【海量资源:666java.com】.md
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期末考试-“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战!【海量资源:666java.com】.md
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模型实战准备(一)-TensorFlow入门和环境配置【海量资源:666java.com】.md
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特别加餐-“银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?【海量资源:666java.com】.md
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答疑-基础架构篇+特征工程篇常见问题解答【海量资源:666java.com】.md
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答疑-线上服务篇留言问题详解【海量资源:666java.com】.md
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结束语|深度学习时代需要什么样的推荐工程师?【海量资源:666java.com】.md
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