极客时间出品的专栏课《推荐系统三十六式}》作者刑无刀，新客首单到手价59元，现免费分享。
课程介绍
推荐系统：从概念到实践的全方位指南
在数字化时代，推荐系统已逐渐渗透到我们生活的方方面面，无论是电商平台的商品推荐，还是音乐平台的歌单推送，背后都是推荐系统在起作用。但对于很多初学者和中小厂工程师来说，如何构建一个有效的推荐系统仍然是个难题。为此，我们精心策划了这门课 在数字化时代，推荐系统已逐渐渗透到我们生活的方方面面，无论是电商平台的商品推荐，还是音乐平台的歌单推送，背后都是推荐系统在起作用。但对于很多初学者和中小厂工程师来说，如何构建一个有效的推荐系统仍然是个难题。为此，我们精心策划了这门课程，旨在帮助学员从零开始，系统掌握推荐系统的核心知识和实践技能。 程，旨在帮助学员从零开始，系统掌握推荐系统的核心知识和实践技能。
本专栏将带领学员逐步深入推荐系统的各个层面。在概念篇中，我们将探讨推荐系统的核心理念和价值，帮助学员建立对推荐系统的宏观认识。只有理解了推荐系统的本质和重要性，才能为后续的深入学习打下坚实的基础。
紧接着，原理篇将深入剖析推荐算法的核心原理。只有掌握了算法背后的逻辑和数学原理，学员才能灵活地应用到实际工作中，实现推荐系统的快速开发和优化。我们还将提供一些额外的干货内容，帮助学员扩展知识领域，为未来的学习和研究做好准备。
最后，工程篇将聚焦于推荐算法的实践应用。在这里，我们将分享推荐系统落地时遇到的各种工程问题，包括架构设计、技术选型以及实际案例等。通过这些内容的学习，学员将能够更顺利地推进自己的项目，避免走弯路，实现推荐系统的快速上线和持续优化。
课程目录
│ ├── 00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.mp3
│ └── 00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.pdf
├── 02-第1章 概念篇 (3讲)
│ ├── 【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.html
│ ├── 【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
│ ├── 【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
│ ├── 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.html
│ ├── 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.mp3
│ ├── 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
│ ├── 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.html
│ ├── 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
│ └── 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.pdf
├── 03-第2章 原理篇 (20讲)
│ ├── 【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.html
│ ├── 【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
│ ├── 【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
│ ├── 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.html
│ ├── 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3
│ ├── 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf
│ ├── 【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.html
│ ├── 【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
│ ├── 【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
│ ├── 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.html
│ ├── 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
│ ├── 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
│ ├── 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.html
│ ├── 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3
│ ├── 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf
│ ├── 【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.html
│ ├── 【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
│ ├── 【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
│ ├── 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.html
│ ├── 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3
│ ├── 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf
│ ├── 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.html
│ ├── 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
│ ├── 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
│ ├── 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.html
│ ├── 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
│ ├── 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
│ ├── 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.html
│ ├── 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3
│ ├── 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.pdf
│ ├── 【内容推荐】从文本到用户画像有多远.html
│ ├── 【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
│ ├── 【内容推荐】从文本到用户画像有多远.pdf
│ ├── 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.html
│ ├── 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3
│ ├── 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf
│ ├── 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.html
│ ├── 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3
│ ├── 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.pdf
│ ├── 【其他应用算法】实用的加权采样算法.html
│ ├── 【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3
│ ├── 【其他应用算法】实用的加权采样算法.pdf
│ ├── 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.html
│ ├── 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3
│ ├── 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.pdf
│ ├── 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.html
│ ├── 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.mp3
│ ├── 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
│ ├── 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.html
│ ├── 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3
│ ├── 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.pdf
│ ├── 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.html
│ ├── 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3
│ ├── 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.pdf
│ ├── 【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.html
│ ├── 【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3
│ ├── 【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.pdf
│ ├── 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.html
│ ├── 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
│ └── 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
├── 04-第3章 工程篇 (10讲)
│ ├── 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.html
│ ├── 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3
│ ├── 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.pdf
│ ├── 【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.html
│ ├── 【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3
│ ├── 【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
│ ├── 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.html
│ ├── 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3
│ ├── 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.pdf
│ ├── 【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.html
│ ├── 【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
│ ├── 【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf
│ ├── 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.html
│ ├── 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3
│ ├── 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf
│ ├── 【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.html
│ ├── 【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3
│ ├── 【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf
│ ├── 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.html
│ ├── 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
│ ├── 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
│ ├── 【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.html
│ ├── 【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3
│ ├── 【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf
│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.html
│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3
│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf
│ ├── 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.html
│ ├── 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
│ └── 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
├── 05-第4章 产品篇 (3讲)
│ ├── 【产品篇】说说信息流的前世今生.html
│ ├── 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
│ ├── 【产品篇】说说信息流的前世今生.pdf
│ ├── 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.html
│ ├── 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
│ ├── 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
│ ├── 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.html
│ ├── 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
│ └── 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
└── 06-尾声与参考阅读 (2讲)
├── 推荐系统的参考阅读.html
├── 推荐系统的参考阅读.mp3
├── 推荐系统的参考阅读.pdf
├── 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.html
├── 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
└── 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.pdf
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以上就是极客时间刑无刀老师的专栏课《推荐系统三十六式》的详细介绍了。
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