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。
① 模块一：推荐系统基础篇
这一模块重点讲解推荐系统有关的理念、基础数据体系搭建等知识。你将快速掌握互联网业务场景、推荐系统的作用、埋点上报、用户和物品画像，以及标签挖掘、AB 测试系统等基础系统做法。
②模块二：传统推荐算法的演化之路
此模块主要讲解相对容易的传统机器学习推荐算法，这是推荐算法的基础。学完这部分知识，你将掌握传统经典推荐算法的原理，以及传统推荐算法的发展脉络。
③模块三：深度学习推荐算法的演化之路
这一模块是本专栏的重点，难度较大，主要从系统化的角度讲解 20+ 种常见的深度学习推荐算法。学完这部分知识，你将真正掌握最有影响力的深度学习推荐算法及其发展脉络，从而向更高、更远的算法工作前进。
④模块四：推荐系统绕不开的经典问题
这一模块是进阶内容，这些问题也是在你在落地过程中一定会遇到的。本模块内容在传统推荐算法基础上，继续结合模型的发展脉络，以及迁移学习、强化学习等实际业务落地场景，讲解推荐领域独特的问题及经典问题的解法，增强你解决实际问题的能力。学完后，你将知晓如何在特有场景下通过推荐算法做好一个推荐系统。
⑤模块五：推荐系统理论与实战篇
这一模块是拔高内容，将之前模块所学的推荐系统知识体系和脉络进一步梳理，并以 58 同城本地服务业务为背景，介绍如何根据实际业务构建流量分发体系，以及在体系分层优化中如何结合算法和工程能力，实现推荐算法综合及工程化实践方案的落地。
〖课程截图〗:
〖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
免责声明：
1、本站信息来自网络，版权争议与本站无关
2、本站所有主题由该帖子作者发表，该帖子作者与本站享有帖子相关版权
3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意
4、本帖部分内容转载自其它媒体，但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责
5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。
6、您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。
7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。
8、如有侵权请立即告知本站（邮箱：1099252741@qq.com，备用微信：1099252741），本站将及时予与删除
9、本站所发布的一切破解补丁、注册机和注册信息及软件的解密分析文章和视频仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。本站信息来自网络，版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序，请支持正版软件，购买注册，得到更好的正版服务。如有侵权请邮件与我们联系处理。
