手把手带你搭建推荐系统
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资源简介：
课程来自于 手把手带你搭建推荐系统
你好，我是黄鸿波。
从今天开始，我们就要正式地进入专栏的学习了，希望这门课程能够帮助你和你的团队快速地搭建起一套企业级的推荐系统。
推荐系统是一个比较庞大的体系，完整的推荐系统实际上包含着从数据存储、处理到模型处理，服务的搭建以及将内容推送给用户的一整套流程。
我们要从推荐系统的全局出发，知道这一套循环体系是如何流转的，继而深入地了解每一个算法的特点，学习数据处理的思路和方法，这样才能够设计出真正符合用户和企业需求的推荐系统。
文件目录
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
特别放送｜知识回顾（上）.md
特别放送｜知识回顾（下）.pdf
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md
特别放送｜知识回顾（上）.pdf
特别放送｜知识回顾（中）.md
特别放送｜知识回顾（下）.md
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.md
特别放送｜知识回顾（中）.pdf
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.md
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.md
02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
特别放送｜知识回顾（下）.mp3
特别放送｜知识回顾（上）.mp3
特别放送｜知识回顾（中）.mp3
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.md
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.md
04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3
05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.md
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.md
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.md
07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.mp3
08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.md
08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3
08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.md
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.md
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.md
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3
11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.md
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md
13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf
14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.md
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md
15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3
16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md
17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md
19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md
20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3
21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3
21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md
21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf
22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf
22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3
22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md
23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3
23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md
23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.mp3
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.md
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.pdf
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.md
25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.pdf
26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3
27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3
27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.md
27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.pdf
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3
28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md
30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3
30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf
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