推荐系统算法工程师——从入门到就业
2018年慕课学院 超清视频 共5G
课程介绍：
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。
课程内容：
本课程为推荐引擎版块的课程，属于系列课程的初级阶段。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识。
课程目录：
第1 章 ： 推荐引擎
第1 节 ： 推荐系统概述、推荐引擎概述
课时1：深度学习在推荐系统中的应用
课时2：推荐系统的深度学习应用之IMDb解析
第2 节 ： 推荐引擎 – 实现基础工程
课时3：推荐引擎-实现基础工程（1）
课时4：推荐引擎-实现基础工程 （2）
课时5：推荐引擎-实现基础工程（3）
课时6：推荐引擎-实现基础工程（4）
第3 节 ： 推荐引擎 – 实现基本的实时处理
课时7：推荐引擎-实现基本的实时处理（1）
课时8：推荐引擎-实现基本的实时处理（2）
第4 节 ： 推荐引擎 – 实现简单的实时推荐算法
课时9：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）
课时10：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）
课时11：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）
课时12：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）
第5 节 ： 推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法
课时13：推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）
课时14：推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）
课时15：推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）
课时16：推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）
第6 节 ： 推荐引擎 – 实践课
课时17：推荐引擎 – 实践课（1）
课时18：推荐引擎 – 实践课（2）
第2 章 ： 推荐算法
第1 节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）
课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）
课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）
第2 节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）
课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）
第3 节 ： 推荐算法 – 实现协同过滤icf
课时27：推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）
课时28：推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）
课时29：推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）
课时30：推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）
第4 节 ： 推荐算法 – 实践课
课时31：推荐算法 – 实践课（1）
课时32：推荐算法 – 实践课（2）
课时33：推荐算法 – 实践课（3）
课时34：推荐算法 – 实践课（4）
第5 节 ： 推荐算法 – 实现关联规则
课时35：推荐算法 – 实现关联规则（1）
课时36：推荐算法 – 实现关联规则（2）
课时37：推荐算法 – 实现关联规则（3）
课时38：推荐算法 – 实现关联规则（4）
课时39：推荐算法 – 实现关联规则（5）
课时40：推荐算法 – 实现关联规则（6）
第6 节 ： 推荐算法 – 推荐综合
课时41：推荐算法 – 推荐综合（1）
课时42：推荐算法 – 推荐综合（2）
课时43：拼装推荐结果（1）
课时44：拼装推荐结果（2）
第3 章 ： 第三章：推荐环境（代码可在资料区进行下载）
第1 节 ： 推荐环境 – TensorFlow
课时45：推荐环境 – TensorFlow（1）
课时46：推荐环境 – TensorFlow（2）
课时47：推荐环境 – TensorFlow（3）
课时48：推荐环境 – TensorFlow（4）
课时49：推荐环境 – TensorFlow（5）
课时50：推荐环境 – TensorFlow（6）
课时51：推荐环境 – TensorFlow（7）
课时52：推荐环境 – TensorFlow（8）
课时53：推荐环境 – TensorFlow（9）
课时54：推荐环境 – TensorFlow（10）
视频截图：
百度网盘下载地址：
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