本课程专为希望成为推荐系统工程师的学习者设计，涵盖从机器学习基础到高级推荐算法的全面内容。通过15周的密集训练，学员将掌握内容画像、用户画像、传统与深度匹配方法、经典排名算法、图嵌入技术、深度排名模型等核心技能。课程不仅提供丰富的理论知识，还包括多个企业级项目实战，帮助学员将所学知识应用于实际工作中。此外，课程还特别安排了项目总结、部署及职业规划、面试指导，确保学员能够在职场中脱颖而出。适合有志于进入推荐系统领域的技术人员及希望提升现有技能的专业人士。
以下云资源目录树快照生成于[11个月前]，该学习资料由夸克云用户[心旷*怡的青蛙]分享（只展示大部分文件和目录）
推荐系统工程师实战：15周深度学习+企业级项目32.3GB(mp4视频93节；)
资料
Week 15：项目总结、部署
项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4380.18MB项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4148.22MB项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4336.14MBWeek 14：强化学习与推荐系统
强化学习与推荐系统-4.mp4178.41MB强化学习与推荐系统-3.mp4255.91MB强化学习与推荐系统-2.mp4393.59MB强化学习与推荐系统-1.mp4385.5MBWeek 13：多目标与用户多兴趣
多目标与用户多兴趣-5.mp4199.03MB多目标与用户多兴趣-4.mp4226.97MB多目标与用户多兴趣-3.mp481.06MB多目标与用户多兴趣-2.mp4296.11MB多目标与用户多兴趣-1.mp4393.84MBWeek 12：热点文章实时召回
热点文章实时召回策略-5(204238).mp492.24MB热点文章实时召回策略-4(204238).mp4182.15MB热点文章实时召回策略-3(204238).mp4167.41MB热点文章实时召回策略-2(204238).mp4246.52MB热点文章实时召回策略-1(204238).mp4178.86MBWeek 11：重排序与多目标学习
review
Review-2.mp4505.21MBReview-1.mp4197.15MBlecture
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4450.09MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4280.04MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp483.87MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4508.72MBlecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4331.88MBWeek 10：深度Ranking模型等多个文件
Week 10;深度Ranking模型
lecture4.mp4416.43MBlecture3.mp4428.79MBlecture2.mp4443.75MBlecture1.mp4239.95MB课程辅助内容3.mp4487.71MB课程辅助内容2.mp4557.78MB课程辅助内容1.mp4422.92MBWeek 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
lecture3.mp4405.75MBlecture2.mp4302.49MBlecture1.mp4519.47MB辅助内容.mp4350.66MBWeek 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
lecture1-5.mp4286.06MBlecture1-4.mp4373.48MBlecture1-3.mp4338.24MBlecture1-2.mp4161.33MBlecture1-1.mp4211.73MB辅助内容.mp4408.93MBWeek 7：经典Ranking方法
ctr预估初探6.mp4206.45MBctr预估初探5.mp4152.86MBctr预估初探4.mp4349.45MBctr预估初探3.mp4175.37MBctr预估初探2.mp4197.16MBctr预估初探1.mp4266.99MBWeek 6：深度match方法
Week 6-6.2 课程辅助内容
2.f深度match方法.mp4476.75MB1.f深度match方法.mp4382.16MBWeek 6-6.1深度match方法
4.深度match方法.mp4377.73MB3.深度match方法.mp4438.02MB2.深度match方法.mp4476.75MB1.深度match方法.mp4380.92MBWeek 5：传统match方法
第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容
2.NCF、GMF的实现.mp4515.81MB1.NCF、GMF的实现.mp4423.29MB第 5 章：Week 5-5.1传统match方法
4.传统match方法.mp4269.85MB3.传统match方法.mp4578.79MB2.传统match方法.mp4794.07MB1.传统match方法.mp4662.39MBWeek 4：用户画 Week
4.2 课程辅助内容
2.Redis的搭建与使用.mp4497.34MB1.Redis的搭建与使用.mp4815.87MB4.1用户画像
4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4480.38MB3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4471.89MB2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4473.4MB1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4573.51MBWeek 3：内容画像与用户画像
3.2 课程辅助内容
3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4544.46MB2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4613.04MB1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4298.73MB3.1内容画像与用户画像
5.nlp技术内容画像的抽取.mp4473.13MB4.nlp技术内容画像的抽取.mp4377.12MB3.nlp技术内容画像的抽取.mp4237.43MB2.nlp技术内容画像的抽取.mp4553.68MB1.nlp技术内容画像的抽取.mp4340.04MBWeek 2：推荐系统基础
Week 2-2.2 课程辅助内容
2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4475.47MB1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4434.84MBWeek 2-2.1推荐系统基础
6.推荐架构与协同.mp4458.49MB5.推荐架构与协同.mp4547.61MB4.推荐架构与协同.mp4415.29MB3.推荐架构与协同.mp4388.58MB2.推荐架构与协同.mp4561.28MB1.推荐架构与协同.mp4158.93MBWeek 1：机器学习基础
1.2 课程辅助内容
3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4368.31MB2.广义线性模型.mp4110.32MB1.指数分布.mp4133.59MB1.1 课程安排与项目介绍
9.常用优化算法.mp4307.25MB8.正规化.mp4289.48MB7.神经网络.mp4161.5MB6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4228.41MB5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4235MB4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4213.86MB3.老师介绍.mp4158.17MB2.课程概览.mp4343.9MB1.开篇介绍.mp4353.62MB
