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推荐系统实战 [首次全面公开推荐技术在BAT中的核心应用]

  • 讲师:BAT一线技术leader及研发骨干
  • 课时:8次课 [每次课至少2小时,课上课后答疑]
  • 开课时间:9月29日开班,每周六/周日晚上8-10点上课
¥499.00 ¥800.00 3人团,510人已参团
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  • 介绍
  • 大纲
  • 免费试听,利用TensorFlow从头搭建一个推荐系统:https://www.julyedu.com/video/play/42/1032

    以下是课程的详细介绍

    推荐系统实战_01.png

    推荐系统实战_02.png推荐系统实战_03.png

    推荐系统实战_04.png

  • 第一阶段 掌握常用的推荐算法

      第一课 常用推荐算法及推荐冷启动问题

    • 知识点1:什么是好的推荐系统(评价指标)
    • 知识点2:常用的推荐算法之协同过滤:UserCF、ItemCF
    • 知识点3:常用的推荐算法之基于内容的推荐算法
    • 知识点4:冷启动问题及其解决方法
    • 实战项目:协同过滤及基于内容的推荐项目实战

      第二课 基于用户标签数据的推荐

    • 知识点1:利用标签数据的简单推荐算法
    • 知识点2:利用标签数据的基于图的推荐算法
    • 知识点3:基于隐语义模型的推荐算法
    • 实战项目:基于隐语义模型及基于图的推荐项目实战

      第三课 用户画像及音乐推荐项目实战

    • 知识点1:用户兴趣建模
    • 知识点2:协同过滤优化与代码实现
    • 知识点3:用户序列建模
    • 实战项目:从零开始构建一个音乐推荐系统

      第四课 基于深度学习的推荐项目实战

    • 知识点1:什么是Matrix Factorization
    • 知识点2:基于FM深度神经网络的推荐实战
    • 知识点3:Content-boosted 协同过滤神经网络
    • 实战项目:基于深度自编码网络的协同过滤推荐实战

    第二阶段 探秘BAT推荐系统的核心架构

      第5课 基于时间上下文信息的推荐

    • 知识点1:推荐系统的时间效应
    • 知识点2:推荐实时性和推荐算法的时间多样性
    • 知识点3:基于时间上下文的推荐算法
    • 知识点4:基于时间段的图模型
    • 实战项目:BAT著名互联网巨头的推荐系统实战

      第6课 引入社交网络数据的推荐算法

    • 知识点1:社交网络数据获取及分析
    • 知识点2:引入社交数据的邻域推荐
    • 知识点3:引入社交数据的图推荐
    • 知识点4:信息流推荐
    • 知识点5:基于相同兴趣的好友推荐
    • 知识点6:基于用户调查的好友推荐算法
    • 实战项目:基于视频观看用户时序行为的embedding向量表示

      第7课 推荐系统架构

    • 知识点1:推荐引擎系统架构
    • 知识点2:生成用户特征向量
    • 知识点3:特征-物品相关推荐
    • 知识点4:过滤和排序模块
    • 实战项目:强化学习在推荐系统中的应用

    第三阶段 通晓评分预测和feed流推荐

      第8课 推荐系统评分预测

    • 知识点1:离线实验方法
    • 知识点2:几种评分预测算法介绍
    • 实战项目:如何用机器学习来解决工业界中的实际问题

      第9课 短视频feed流推荐

    • 知识点1:短视频多召回源引擎搭建
    • 知识点2:短视频相关性模型
    • 实战项目:feeds流排序模型架构
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