LG – 推荐系统及算法实践十八式
课程介绍：
把学习推荐算法划分成了 6 大阶段，对应专栏 5 大内容模块，带你高效学习了解推荐系统的相关知识脉络、推荐算法的基本原理，并结合 58 集团的实践案例帮你融会贯通。
课程目录：
- ├──文档
- | ├──01 数据采集层：流量分发第一步——规范采集海量数据.md 14.79kb
- | ├──02 数据加工层（上）：如何搭建用户与内容的标准规范体系？.md 20.78kb
- | ├──03 数据加工层（下）：如何精准匹配用户画像与物品画像？.md 19.61kb
- | ├──04 效用评测层：显性指标+标准方法，对推荐效果定量评测.md 16.21kb
- | ├──05 以物品与用户为基础，个性化推荐算法的四大策略.md 17.13kb
- | ├──06 人以群分，基于邻域的协同过滤算法.md 15.63kb
- | ├──07 物以类聚，基于特征的七种算法模型.md 14.22kb
- | ├──08 模型演化根本：深度学习推荐算法的五大范式组件.md 11.29kb
- | ├──09 深度推荐模型演化中的“平衡与不平衡“组合规律.md 21.85kb
- | ├──10 深度推荐模型演化中的“更深与更专注“进阶路径.md 26.51kb
- | ├──11 深度推荐模型演化中的“范式替换“灵活组合.md 19.57kb
- | ├──12 用户行为关联与推荐：多目标与多任务学习.md 14.08kb
- | ├──13 用户兴趣探索与开发：深度学习与强化学习.md 20.25kb
- | ├──14 新用户与新物品涌入：冷启动难题破解之道.md 18.06kb
- | ├──15 58 本地服务业务中的推荐系统实战——工程篇.md 35.47kb
- | ├──16 58 本地服务业务中的推荐系统实战——算法篇.md 40.45kb
- | ├──结束语 推荐系统方案中，那些不得不知的坑.md 12.30kb
- | └──开篇词 如何根据规律在变化中求发展？.md 11.83kb
- ├──01 数据采集层：流量分发第一步——规范采集海量数据.mp4 89.85M
- ├──02 数据加工层（上）：如何搭建用户与内容的标准规范体系？.mp4 130.16M
- ├──03 数据加工层（下）：如何精准匹配用户画像与物品画像？.mp4 159.86M
- ├──04 效用评测层：显性指标+标准方法，对推荐效果定量评测.mp4 86.65M
- ├──05 以物品与用户为基础，个性化推荐算法的四大策略.mp4 118.90M
- ├──06 人以群分，基于邻域的协同过滤算法.mp4 96.22M
- ├──07 物以类聚，基于特征的七种算法模型.mp4 64.71M
- ├──08 模型演化根本：深度学习推荐算法的五大范式组件.mp4 71.91M
- ├──09 深度推荐模型演化中的“平衡与不平衡“组合规律.mp4 167.63M
- ├──10 深度推荐模型演化中的“更深与更专注“进阶路径.mp4 162.74M
- ├──11 深度推荐模型演化中的“范式替换“灵活组合.mp4 166.45M
- ├──12 用户行为关联与推荐：多目标与多任务学习.mp4 113.26M
- ├──13 用户兴趣探索与开发：深度学习与强化学习.mp4 127.62M
- ├──14 新用户与新物品涌入：冷启动难题破解之道.mp4 111.08M
- ├──15 58 本地服务业务中的推荐系统实战——工程篇.mp4 312.39M
- ├──16 58 本地服务业务中的推荐系统实战——算法篇.mp4 317.53M
- ├──结束语 推荐系统方案中，那些不得不知的坑.mp4 75.84M
- └──开篇词 如何根据规律在变化中求发展？.mp4 113.66M
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