【资源介绍】:
推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法，基于真实数据集进行建模与应用实战。整体风格通俗易懂，适合入门与进阶的同学们加入学习，提供课程所需全部PPT，数据，代码。
【资源目录】:
├──1 课程简介_ev.mp4 37.78M
├──10 相似度计算与推荐实例.mp4 15.24M
├──11 矩阵分解的目的与效果.mp4 20.09M
├──12 矩阵分解中的隐向量.mp4 25.29M
├──13 目标函数简介.mp4 11.78M
├──14 隐式情况分析.mp4 13.72M
├──15 Embedding的作用.mp4 10.74M
├──16 音乐推荐任务概述.mp4 69.40M
├──17 数据集整合.mp4 50.68M
├──18 物品相似度计算与推荐.mp4 73.78M
├──19 SVD矩阵分解.mp4 70.85M
├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp4 12.48M
├──20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 85.69M
├──21 知识图谱通俗解读_ev.mp4 14.11M
├──22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4 17.66M
├──23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4 53.13M
├──24 金融与推荐领域的应用.mp4 22.28M
├──25 数据获取分析.mp4 37.49M
├──26 Neo4j图数据库介绍.mp4 47.44M
├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 27.85M
├──28 可视化例子演示.mp4 43.62M
├──29 创建与删除操作演示.mp4 26.73M
├──3 推荐系统发展简介_ev.mp4 16.43M
├──30 数据库更改查询操作演示.mp4 29.01M
├──31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4 23.17M
├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4 42.91M
├──33 图谱需求与任务流程解读.mp4 27.02M
├──34 项目所需环境配置安装.mp4 45.63M
├──35 构建用户电影知识图谱.mp4 52.64M
├──36 图谱查询与匹配操作.mp4 19.41M
├──37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4 39.89M
├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp4 20.88M
├──39 高维特征带来的问题.mp4 12.19M
├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4 17.32M
├──40 二项式特征的作用与挑战.mp4 11.11M
├──41 二阶公式推导与化简.mp4 20.39M
├──42 FM算法解析.mp4 19.97M
├──43 DeepFm整体架构解读.mp4 14.54M
├──44 输入层所需数据样例.mp4 13.02M
├──45 Embedding层的作用与总结.mp4 21.50M
├──46 数据集介绍与环境配置.mp4 49.51M
├──47 广告点击数据预处理实例.mp4 48.90M
├──48 数据处理模块Embedding层.mp4 32.08M
├──49 Index与Value数据制作.mp4 29.01M
├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp4 18.75M
├──50 一阶权重参数设计.mp4 31.97M
├──51 二阶特征构建方法.mp4 28.29M
├──52 特征组合方法实例分析.mp4 46.88M
├──53 完成FM模块计算.mp4 24.13M
├──54 DNN模块与训练过程.mp4 37.41M
├──55 环境配置与数据集介绍.mp4 34.58M
├──56 电影数据集预处理分析.mp4 33.36M
├──57 surprise工具包基本使用.mp4 32.54M
├──58 模型测试集结果.mp4 30.71M
├──59 评估指标概述.mp4 57.77M
├──6 常用技术点分析.mp4 16.36M
├──60 数据与环境配置介绍.mp4 19.28M
├──61 数据科学相关数据介绍.mp4 27.28M
├──62 文本数据预处理_ev.mp4 24.59M
├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4 14.39M
├──64 矩阵分解演示_ev.mp4 19.34M
├──65 LDA主题模型效果演示.mp4 45.14M
├──66 推荐结果分析.mp4 31.84M
├──67 数据与环境配置.mp4 61.90M
├──68 数据与关键词信息.mp4 47.80M
├──69 关键词云与直方图展示.mp4 36.47M
├──7 与深度学习的结合.mp4 24.25M
├──70 特征可视化.mp4 38.92M
├──71 数据清洗概述.mp4 53.12M
├──72 缺失值填充方法.mp4 37.91M
├──73 推荐引擎构造.mp4 47.73M
├──74 数据特征构造.mp4 38.28M
├──75 得出推荐结果.mp4 53.74M
├──76 数据与任务介绍_ev.mp4 16.50M
├──77 文本词频统计_ev.mp4 22.53M
├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp4 36.16M
├──79 文本清洗_ev.mp4 24.15M
├──8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4 11.35M
├──80 相似度计算_ev.mp4 31.83M
├──81 得出推荐结果_ev.mp4 37.13M
├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp4 18.25M
└──数据代码.txt 0.07kb
