七月在线：推荐系统实战第二期百度网盘下载

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七月在线：推荐系统实战第二期课程介绍：

课程来自七月在线的推荐系统实战第二期。本课程将首次全面公开推荐技术在BAT中的核心应用，从BAT、头条、Google等公司最成熟N ; ` t d O和先进的算法构架展开，v , I s l }主要内容包括：W } $推荐系统架构、冷启动f y X i 4算法、用户画像、召回技术+ A , \ V Y d U R、CTR预估模型、视频推荐竞赛实战、Graph Embedding、分布式训练、实时计2 Y – H算与在线学习等。

推/ { X荐技术目前在各大G b T } } 2电商平台、视频平台、新闻平台有着举足轻重的作Z 4 ) X \ ) 5 Y用，是互联网公司进行q @ – % Y + \ Z流量变现、提升、体验( / L D U l . j g的重要手段。比如，今日头条公司就通过炉火纯6 i l青的推荐技术，直接缔造了其母公司“字节跳动v Y X”超500亿美金的? L r /市值。

课程目录：

│ 01.推荐系统简介.v x Vts
│ 02.召回算法和业界最佳实践（一）.ts
│ 03.召回算法和业界最佳W C o , d实践（二）.ts
│ 04.用户建模（召回C F ! * # p 1 q、排序都会用到）.ts
│ 05.重排序算法：Learning to Rank（1）.ts
│ 06.重排序算法：Learning to Rank（2）.ts
│ 07.排序算法&amp6 + a L ( _ J } [;amp;深度学习模型+ i ) K c F K（一）.ts
│ 08.排序算法&深度学习模型（二）.ts
│ 09.学术界最G . 5 , X $ b i新算F 3 / \ –法在BAr z . 6 V x 9T的应用.ts
│ 10.实时化技术升级1 a M } I Q.t` Q % X S ns
│ 11.掌握真实业务场景下的推荐算法.ts
│
└─00.配套资料（附源码、讲义、参考资料）
├─第10课 掌握真实业务u h @ 9 ; y * |场景下的推荐算法
│ Recommenders-master 2.zip
│ spark_code.zi[ / I ( 3 dp
│ 第10课 掌握真实业务场景下的推荐系统.pdf
│
├─第1课 推荐系统简介：Youtube、Google、BAT、头条等
│& b B o E k { J bandits.py
│ Factorization Machines with libFM.pdf
│ Factorizati} G l p 5 P )on Meets the Neighborhood_ aD B ) X Y s Multifaceted Co* S 6 & B F \ # Xllaborative Filtering Model.pdf
│ Item-Based Collaborative Fk E & X e 8 ?iltering Recommendation Algo! | =rithmsR ^ d.pdf
│ IteF $ x Hm-Based C^ ~ R j\ ? , r h qollaborative FilterO T 3 1 * 7 Ging Recommendation Algc [ F E J `orithms.pdf.qqdownload
│ Matrix factorizaj X w V 4 K 3 mtion techniques for recommender systems.pdf
│ Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking a@ \ I b 0 8 &ampL } J; $ Qt Airbnb.pdf
│ Recommender Systems Handbook.pdf
│ Recommending items to4 s I B ^ ] j . more than a billion people – Facebook Code.pd \ 1 L A Y – T wdf
│ 推荐系统实践-项亮.pdf
│ 第1课.png
│ 第一课 推荐系统简介-课件.pdf
│
├─第2课 召回算法和业界最佳实践(一)
│ Fast Greedy MAP Inferen; 6 @ D ; h t sce for De* = * ( mtO | / A o e derminantal Poin# A ! St.pdfj P 3 v u j F
│ movie_recommender.ipynb
│ movie_recommender.py
│ 第d k e b F2课 召– B E e 2 o回算法和业界最佳实践(一).pdf
│ 第2课.png
│
├─第3课 召回算法和业界最佳n a E @ z W实践(二)
│ wor– # kd2vec.ip\ W Z r $ h P Mynb
│ 推荐系统实践-3.pdf
│ 第3课.png
│
├─第[ V 9 / /4课 用户建模（召回、排序都会用到）
│ Wide&DeepV K $ 4 q Learning Demo.zip
│ 第4N 7 ? . {课 Build Large Scale Classification Model.pdf
│ 第4U M ~ – ~课.png
│
├─第{ V ; @ 5 ` i s 05课 重3 } B n排序算法：F & BLearning to Rank
│ E$ p rSMM手把手Gui0 i # Y n vdebook.zip
│ 第6~7课 Deep RV P B Tank Modb o i a f : @ l `el.pdf
│ 第6课.png
│
├─第6课 排序算法&深度学习模型（一）
│ BPR- Bayesian Perso} 6 Gnalized Ranking from ImplicB . Uit Feedback.pdf
│ bpr.ipynb
│ Entire Space Multi-Task Model- An Eff\ y ^ dective Appr? ` U ] rC [ o P 0oach for Estimating PostA ^ v-Clic] S p ~ l W ^ = Nk Conversion Rate.p9 Pm T ] x 8 ^ { g H, ` O ` 3df
│ From RankQ@ l * $ 1 ) 3 & d p i (Net to Lamb8 1 u ] ^ c 1 1daRank to LambdaMA; ~ k F K $ Y QR| F H 2 y 7 o x 9T- An Overview.pdf
│ Improvingw q h X ) Pairwise Learning for Item Recommendad E k 5 % n E t zti7 E 8 ron from ImplicitV 2 Q & m + F Feeo G M 4 . tdback.pdf
│ leaning to rank for recsys.pdb s L ) ? f y b |f
│ 推荐系统实战-5.pdf
│ 第6课.png
│
├─第7课 排序算法&# $ t 5amp;amp;深度学习模型（二）
│ 第6~7课 Deep Rank Model.pV _ n + `df
│
├─第8课 学术界最新算法在BF J Q Y y = cAT的应用
│ FM_} L = a K ?FTRL_demo.zip
│ 第8课 实时化推荐技, W H Z u c ~ R f术升级.pdf
│ 第q Y P ^ n 4 w O8F T & P \ P \ {课.png
│
└─第9课 实时化技术升级
│ 百度凤巢：DNN在凤巢CTR预估中T S + D的应用.pdf
│ 第9课 学术界最新算法在BAT的应用.3 V r ? F } $ U rpdf
│
└─gcn{ H ` O S Y I z-master
│ .gitignore
│ LICENCE
│ README.md
│ setup.py
│; M m $ A T + / 4
├─build
│ ├─bdist.maco* { ssx-10.7-x86_64
│ └─lib
│ └─gV [ [ 2 0 D W ]cn
│ inits.py
│ layers.py
│ metrics.pH 4 / | Q Ey
│ models.py
│ train.py
│ utils.py
│ __init__.py
│
├─dist
│ gcn-1.0-py3.6.egg
│
├─gcn
│ │ .laj . G %yers.py.swI 2 ( ) 6p
│ │ inits.py
│ │ layers4 c x + U , i k.py
│ │ metrics.py
│ │ mode^ g Z b l D o Cls.py
│ │ trai# X n q V o &n.py
│ │ utils.py
│ │ __init__.py
│ │
│ └─X , Jdath F 1 x {a
│ ind.citeseer.allx
│ ind.citeseer.ally
│ ind.cites~ v 8 l6 N , R ieer.graph n Dh
│ ind.L ; j g ( 8citeseerc # / n 4 Q.tb # W ] V ~est.index
│ ind.citeseer.tx– J % * r \ b j
│ ind.citeseer.ty\ K O j s /
│ ind.citeseer.x
│ ind.citeseer.y
│ ind.cora.allx
│p q = ind.cora.ally
│ iB : T y bnd.cora.gB S – Nraph
│ ik I I h E $ w =nd.cora.test.index
│ ind.cora.tx
│ ind.cora.ty
│z g g i 1 6 ? R ind.cOl k f Z j – { z ( Jora.x
│ ind.cora.y
│ ind.pubmed.a% K 2 ^ & c Vllx
│ ind.pubmed.ally
│D 9 ( ind.pubmed.graph
│ ind.pubA s e [ i 0 [ 2med.test.index
│ ind.pui X 7 o W |bmed.tx
│ ind.pubmed.ty
│ ind.pubmed.x
│ ind.pubmed.y
│
└─gcn.egg-info
dependency_l3 1 ) n 8 3 h % .inks.txt
PKG-INFO
req8 ; d 6 t1 w } 7 $ Puires.txt
SOURCES.txt
top_level.tx\ 7 %t

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