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课程目录
% x$ D( K: l: |. i) P3 r8 Y第1 章 ： 推荐引擎
% ?- h4 {, C$ ` Y! [$ F! A第1 节 ： 推荐系统概述、推荐引擎概述（公开课）
% ?6 W+ H4 G7 H0 [% t' U9 Z4 |2 P课时1：深度学习在推荐系统中的应用 % R/ u& a0 V, {6 z* p: w* Q) E9 M
课时2：推荐系统的深度学习应用之IMDb解析 / S8 E6 z9 {, L0 D+ B! g
) y% C" Q/ g% k4 Z# c
第2 节 ： 推荐引擎 - 实现基础工程
# {& V. O% e7 b( W课时3：推荐引擎-实现基础工程（1） 0 y9 T2 h: `* l7 i3 f; y. s* `1 f
课时4：推荐引擎-实现基础工程 （2）
7 [: S2 ]% o7 K1 i课时5：推荐引擎-实现基础工程（3） 9 T5 T2 Y' p8 y" r* Z8 C' u- }
课时6：推荐引擎-实现基础工程（4）
# | X- @8 T# W5 `第3 节 ： 推荐引擎 - 实现基本的实时处理" `, Y ^+ v! j6 }
课时7：推荐引擎-实现基本的实时处理（1） ' M& c; {! s4 ^ t9 x
课时8：推荐引擎-实现基本的实时处理（2） . J$ t7 G$ e; m+ Z1 u2 ~( @8 q: e
6 Z& X- ?* z5 e e1 h/ F- @# G
第4 节 ： 推荐引擎 - 实现简单的实时推荐算法% m$ }9 ~) |3 d! [5 j
课时9：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1） ; Y7 J3 C3 |2 a0 o9 J9 _8 }2 y
课时10：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2） : Z* U/ T: b8 u0 D# k8 o
课时11：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3） 8 Q) f0 A% g& f
课时12：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4） " N. U# ~; E: h: ^) g
( V: |- U9 S( u0 I$ |6 z' O
第5 节 ： 推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法/ B7 x y# U" B3 b8 ?
课时13：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（1）
) Q) i% L t" P. {- a# q! Q, r课时14：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（2） + T8 u# P- m Z, p" g5 v# k
课时15：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（3）
5 _; E5 }, A' Y$ A9 T: K* i% A" c课时16：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（4）
/ @1 Q1 K% T. E8 ^) F' ~: `, O) z$ t8 Y( g, w+ v1 _
第6 节 ： 推荐引擎 - 实践课
9 z" t# t: p) O% x3 i; x. }$ ]课时17：推荐引擎 - 实践课（1）
6 H- I! T6 Z8 s& T课时18：推荐引擎 - 实践课（2）
% q" U4 _- w: D1 n+ y2 Q+ ^. y) D8 ?! M3 V9 u3 @
第2 章 ： 推荐算法/ y$ Y7 w: F) ?! ^% o+ f* X* r
第1 节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法- h. |% B) ?1 s6 s; |3 U6 p
课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
0 q9 r6 D* A4 P( H课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2） 7 O/ k8 F+ i; @6 j Z8 m! Z8 U
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）
# v* i* W6 r: f* `3 N课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）
" F- {* j* a3 }0 |1 J: s% a! ?. e+ U5 H
第2 节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF1 w7 c: K( H, Z! u
课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1） 4 x, R @9 s# ]8 @& _
课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2） # F* y5 R1 \ N+ _! r
课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3） % G4 m- J3 F- z) u7 u/ o# D, M7 W6 |
课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4） . k3 e/ n& p, z( c/ h
; d* f" g; ^9 k9 }" H! c7 G- ~第3 节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
+ s8 P1 L! }8 G. C8 D# d( s" ]课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）
$ h4 n/ y! H- K课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） ) Q& B5 @4 H3 a8 b( G2 X
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） / C9 \9 i; R6 K4 B/ |2 c
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） + N, o7 ^0 \% l" J; o
" ?5 [; `0 J5 g" _ j第4 节 ： 推荐算法 - 实践课+ D" k" D1 U$ f: P* i0 U( I
课时31：推荐算法 - 实践课（1） ; r8 V+ E) q& Q& J
课时32：推荐算法 - 实践课（2） # h8 Y3 c v2 h) u: ^
课时33：推荐算法 - 实践课（3）
. |% T4 T# L6 _$ u$ s课时34：推荐算法 - 实践课（4）
( y( r" A8 B) Z+ N' L
* }- T, Y# e! A! F9 ?第5 节 ： 推荐算法 - 实现关联规则. w H8 l8 T1 i$ }( R' N2 F/ a0 `- P
课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）
) d7 W4 V8 |2 d2 K课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2） ( a# I9 u2 P4 j5 R; I+ D
课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3） 8 P& i/ J1 Q. v9 L4 o
课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）
: U3 \/ \. i; S" h& V课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5）
4 n M7 A8 s% n5 d5 h) \6 A课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）
( r8 T7 I$ w+ W9 |' @- a9 [' {8 C5 M: i- p
第6 节 ： 推荐算法 - 推荐综合) U1 V, u. d/ ]: P) v; D1 s: l
课时41：推荐算法 - 推荐综合（1） 1 T6 z, G$ v4 e I, Z( l! p8 `
课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）
5 ~" Z$ t7 h4 O7 L% o课时43：拼装推荐结果（1）
( \1 U# V' n# r6 R; U6 M2 O课时44：拼装推荐结果（2）
- W# o5 m1 H% z- \
( ] k) D! H0 S8 p! ]第3 章 ： 第三章：推荐环境
9 a/ M- l7 ^5 ]( {* p0 b, b第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow* @( T- ] Z1 L& Y" J/ N
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）
K2 Z2 c" n+ D% X7 @( u. {课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）
. G. ]1 j8 b+ a/ }1 l7 o5 v6 d课时47：推荐环境 - TensorFlow（3） " L/ V$ c9 B1 |+ B; [' i. ]
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4） 2 G0 F7 f8 T! [% ]$ `
课时49：推荐环境 - TensorFlow（5） ) y- {' l: J6 @7 p0 R4 X$ X
课时50：推荐环境 - TensorFlow（6）
( Q' a9 m" E" R3 X. _' k课时51：推荐环境 - TensorFlow（7） O5 L. R" s$ ~ j' _+ _" ~
课时52：推荐环境 - TensorFlow（8） 9 e( O3 Z# B; y& s; ]
课时53：推荐环境 - TensorFlow（9）
' B$ a6 S- U. [, |1 P" X, I% K课时54：推荐环境 - TensorFlow（10） ) k+ @6 r8 d. T8 F- S k
* k* f4 q( J8 p: E7 J8 F4 }
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