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课程目录1 }5 }. U+ r/ w% |! d9 G
第1 章 ： 推荐引擎( I' X% d8 |" p, b
第1 节 ： 推荐系统概述、推荐引擎概述（公开课）. N% y- x- N# D
课时1：深度学习在推荐系统中的应用 - ~) R0 L8 M* y8 h+ W
课时2：推荐系统的深度学习应用之IMDb解析
% v3 D5 U! r5 ^# G
" O$ ~! l4 u% P+ o4 k1 Y, o4 W第2 节 ： 推荐引擎 - 实现基础工程6 b G( u0 ^ ?0 \
课时3：推荐引擎-实现基础工程（1） , J& i5 ?! z0 a1 M% r
课时4：推荐引擎-实现基础工程 （2）
0 I& M6 x) F. \) x课时5：推荐引擎-实现基础工程（3） * _* o4 h" e2 m# _5 _8 w
课时6：推荐引擎-实现基础工程（4）
) f0 o- q$ u, A( z第3 节 ： 推荐引擎 - 实现基本的实时处理% d7 S+ i% C" I& F6 x
课时7：推荐引擎-实现基本的实时处理（1） 1 L1 P6 Q4 d. B9 [0 Y6 }3 u u% E# t* L1 |
课时8：推荐引擎-实现基本的实时处理（2）
7 j- ]" I8 ]0 I9 `1 @$ C4 N& o) U% d6 d: `5 |: k! V; L, h1 d( h/ j
第4 节 ： 推荐引擎 - 实现简单的实时推荐算法
, f1 u1 E& k; r" |0 L. c, w课时9：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）
/ X- L% Y+ l. ~8 F5 V课时10：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2） ' K! \/ f( ?9 c8 ~
课时11：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）
2 x7 g( K' N' L2 s6 s% C1 p' Q {课时12：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）
4 M8 ?& n9 |; c* K. A# Z8 L# M) [0 O C- L
第5 节 ： 推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法
* }! V/ P) F' L A课时13：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（1）
3 o7 Y% b; {7 f) Z* S# o课时14：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（2） " b# I. |' P% L5 J" v. s6 A5 m
课时15：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（3） % }1 f% `1 g6 [
课时16：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（4）$ J' S6 u/ Q& W/ E2 e6 `( c
: H* N8 x# J$ _5 e$ X第6 节 ： 推荐引擎 - 实践课
& f9 s2 h( n% w2 Y% T1 X课时17：推荐引擎 - 实践课（1）
* |8 u; c8 x: J# \4 r& L( s课时18：推荐引擎 - 实践课（2） 5 b' E F& c" _: G
% b: O3 `# | X
第2 章 ： 推荐算法0 D* z" V: S, n' f
第1 节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法% L5 V2 s+ |. Q
课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
8 b; q% z6 }$ S6 n4 q% y" {) Y课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2） " C' p5 j6 n2 ]4 l
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3） 9 n1 Z# ]" A3 O! Z0 E
课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）" t/ {' z' e2 ^4 T. h) e1 s# m
/ q/ _4 u) X* R
第2 节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
. z5 u; H; E' K; A3 [- h& D9 j课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）
. u" T2 |: C7 X) i$ }课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
1 e8 k4 V3 ?5 w+ Y7 d0 \) j课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
2 _. \ A$ I% a+ t4 Q9 ^' b, q课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）
; l# u& L4 E" M$ Q4 m
' @3 a% j5 d$ m) u! I) e# |第3 节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf! u0 W' _/ k8 [9 k1 e- N: K
课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）
6 ]/ s/ g4 x# ^; O u8 I. c课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2） : w$ H# t8 J* k
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1） 3 M) H( F' [3 {. }( E% |
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
8 N/ u6 k6 I6 B3 B; d) K) X5 b' Z l2 \
K, `! O2 o" M( c0 w/ N6 A1 o第4 节 ： 推荐算法 - 实践课
, @/ J' ]% k, _# l6 r; p$ k课时31：推荐算法 - 实践课（1）
( N# U9 C' {3 L4 K' V课时32：推荐算法 - 实践课（2）
* o0 t* Y1 P9 k7 h" S$ O课时33：推荐算法 - 实践课（3）
~: e+ F" }% P7 h% ]课时34：推荐算法 - 实践课（4）
m2 o& H$ q% E2 P/ D8 f4 ]6 n: [2 v9 p- _+ @* r
第5 节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
7 t8 Z5 ^& W% {2 v4 o课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）
Q1 S X8 ]2 w课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）
' q A& e, Y1 Z, P5 B课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3） % `: U; x/ [$ \# U& ?2 ^2 y$ J) v) N
课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）
+ @. {+ V' u, C9 p: J6 `. X- N课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5）
; W1 B: Q1 a* r. R) _3 f课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）
" ~1 f) R6 W3 i. @8 G+ h) [- B' p. j" l1 p$ s. V# V; b, O1 Y: W3 |
第6 节 ： 推荐算法 - 推荐综合
2 {5 e$ o) I/ P课时41：推荐算法 - 推荐综合（1）
% }: D. x6 N9 @ F: u$ W n& d0 h1 ]课时42：推荐算法 - 推荐综合（2） 5 Q5 M, {$ ]$ q" i+ d/ p4 B
课时43：拼装推荐结果（1）
. W3 F3 r1 C. a$ v课时44：拼装推荐结果（2） + C, L8 Z8 O; j- V, h, P, ?
5 S/ k, i: v, H; j1 p1 M
第3 章 ： 第三章：推荐环境8 [: T0 N# `; G- u0 C( h
第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow7 ~+ i- k0 k5 R3 [3 c3 m& ]9 I
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）
! h* ? f$ w, L! H+ N/ o9 X, \- g课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）
( X q4 \5 v& S9 ^- H课时47：推荐环境 - TensorFlow（3） 0 _; w5 r5 q3 h- ^/ \7 F
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）
$ c" X) @/ R5 |" }/ s课时49：推荐环境 - TensorFlow（5）
3 R8 _' W& l4 r; ^" v课时50：推荐环境 - TensorFlow（6） 1 C6 q; I, ~: `+ c+ m1 v
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）
5 Z/ s) M7 y) l3 m6 d8 i课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）
# Z" Y! ?2 m% A; y' T课时53：推荐环境 - TensorFlow（9） n& b5 c' S; U, N$ O6 t
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）
0 b5 W9 I. r5 n2 K
; ?$ q$ j3 F) I/ e9 G$ l
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发表于 2020-9-23 19:18:10