手把手带你搭建推荐系统
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视频资源大小：151 MB 更新时间：2023-07-22
类型：推荐系统 观看方式：百度网盘
类别：>职场能力> 综合教程Tags：
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手把手带你搭建推荐系统 资源介绍：
在这门课程中，我希望给你展现的不仅仅包括推荐算法，还包含了一整套推荐系统的工程化方案，也就是算法和工程双管齐下，让你在一个循序渐进的过程里，扎实走好每一步。因为在真实的生产实践当中，你不是一个人在战斗，你要和你的上下游一起去做一套完整的系统，要关注推荐系统算法对整个工程的影响。
在我们推荐系统的搭建过程中，一个特点是环环相扣。所谓环环相扣，就是指我们在前面所做的工作，一定会被后面所用到。比如，我们爬取的数据会被我们做成数据集，数据集会做成内容画像。而内容画像会用在召回算法中，并产生召回集。产生的召回集又会进入到排序算法，根据用户画像的内容，生成用户对应的推荐列表，然后再根据推荐系统的需要，对排序后的内容进行重排序。
课程内容：
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md
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02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
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03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md
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04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md
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05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md
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06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md
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07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.md
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08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md
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09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md
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10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.md
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12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md
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13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md
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15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md
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30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
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结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md
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