【资源介绍】：
本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段 80% 的问题。
概念篇：推荐系统有关的理念、思考，形而上的内容，虽然务虚但是必要。
原理篇：推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后，你可以更快地开发和优化自己的系统，并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。
工程篇：推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情，架构、选型、案例等，为你的实践之路推波助澜。
产品篇：推荐系统要成功，还要考虑产品理念及其商业价值，此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。
团队篇：个人该如何学习和成长，团队该招多少人又该有哪些人，以及产品经理和工程师该如何合作等问题。
【资源目录】:
├──01-你真的需要个性化推荐系统吗.md 8.05kb
├──01-你真的需要个性化推荐系统吗.mp3 3.99M
├──01-你真的需要个性化推荐系统吗.pdf 2.89M
├──02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题？.md 10.35kb
├──02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题？.mp3 5.17M
├──02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题？.pdf 2.50M
├──03-这些你必须应该具备的思维模式.md 8.66kb
├──03-这些你必须应该具备的思维模式.mp3 4.47M
├──03-这些你必须应该具备的思维模式.pdf 3.14M
├──04-画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.md 9.33kb
├──04-画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 5.97M
├──04-画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf 2.98M
├──05-从文本到用户画像有多远.md 16.20kb
├──05-从文本到用户画像有多远.mp3 6.55M
├──05-从文本到用户画像有多远.pdf 2.71M
├──06-超越标签的内容推荐系统.md 9.38kb
├──06-超越标签的内容推荐系统.mp3 4.70M
├──06-超越标签的内容推荐系统.pdf 2.75M
├──07-人以群分，你是什么人就看到什么世界.md 11.72kb
├──07-人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 6.14M
├──07-人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf 2.70M
├──08-解密“看了又看”和“买了又买”.md 11.07kb
├──08-解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 4.24M
├──08-解密“看了又看”和“买了又买”.pdf 2.47M
├──09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些.md 8.69kb
├──09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 5.46M
├──09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf 2.58M
├──10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法.md 11.08kb
├──10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法.mp3 5.63M
├──10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法.pdf 1.93M
├──11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.md 10.51kb
├──11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 5.42M
├──11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf 1.66M
├──12-如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.md 10.13kb
├──12-如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3 3.98M
├──12-如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf 3.14M
├──13-经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.md 15.38kb
├──13-经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3 5.95M
├──13-经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf 3.04M
├──14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.md 10.39kb
├──14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 4.52M
├──14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf 2.66M
├──15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep.md 12.48kb
├──15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep.mp3 6.48M
├──15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep.pdf 2.75M
├──16-简单却有效的Bandit算法.md 12.49kb
├──16-简单却有效的Bandit算法.mp3 6.57M
├──16-简单却有效的Bandit算法.pdf 2.51M
├──17-结合上下文信息的Bandit算法.md 9.89kb
├──17-结合上下文信息的Bandit算法.mp3 4.87M
├──17-结合上下文信息的Bandit算法.pdf 1.80M
├──18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.md 10.59kb
├──18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3 5.38M
├──18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf 2.60M
├──19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些.md 11.83kb
├──19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些.mp3 5.91M
├──19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf 2.11M
├──20-用RNN构建个性化音乐播单.md 10.04kb
├──20-用RNN构建个性化音乐播单.mp3 5.04M
├──20-用RNN构建个性化音乐播单.pdf 2.30M
├──21-构建一个科学的排行榜体系.md 11.51kb
├──21-构建一个科学的排行榜体系.mp3 5.35M
├──21-构建一个科学的排行榜体系.pdf 2.39M
├──22-实用的加权采样算法.md 6.94kb
├──22-实用的加权采样算法.mp3 3.42M
├──22-实用的加权采样算法.pdf 1.68M
├──23-推荐候选池的去重策略.md 8.01kb
├──23-推荐候选池的去重策略.mp3 3.99M
├──23-推荐候选池的去重策略.pdf 3.65M
├──24-典型的信息流架构是什么样的.md 13.32kb
├──24-典型的信息流架构是什么样的.mp3 6.41M
├──24-典型的信息流架构是什么样的.pdf 2.05M
├──25-Netflix个性化推荐架构.md 11.34kb
├──25-Netflix个性化推荐架构.mp3 5.61M
├──25-Netflix个性化推荐架构.pdf 2.75M
├──26-总览推荐架构和搜索、广告的关系.md 10.10kb
├──26-总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 4.89M
├──26-总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf 1.47M
├──27-巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.md 13.88kb
├──27-巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 5.24M
├──27-巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf 1.59M
├──28-让你的推荐系统反应更快：实时推荐.md 15.24kb
├──28-让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 6.47M
├──28-让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf 1.38M
├──29-让数据驱动落地，你需要一个实验平台.md 12.10kb
├──29-让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 5.88M
├──29-让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf 1.66M
├──30-推荐系统服务化、存储选型及API设计.md 11.63kb
├──30-推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 5.80M
├──30-推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf 1.18M
├──31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍.md 16.29kb
├──31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 7.69M
├──31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf 1.28M
├──32-道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.md 11.23kb
├──32-道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 7.01M
├──32-道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf 1.33M
├──33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.md 5.28kb
├──33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 2.67M
├──33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf 2.50M
├──34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.md 11.26kb
├──34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 5.52M
├──34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf 1.28M
├──35-说说信息流的前世今生.md 8.56kb
├──35-说说信息流的前世今生.mp3 5.52M
├──35-说说信息流的前世今生.pdf 1.09M
├──36-组建推荐团队及工程师的学习路径.md 9.64kb
├──36-组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 5.74M
├──36-组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf 1.36M
├──加餐-推荐系统的参考阅读.md 12.78kb
├──加餐-推荐系统的参考阅读.mp3 2.40M
├──加餐-推荐系统的参考阅读.pdf 1.20M
├──结课测试-推荐系统的这些知识，你都掌握了吗？.md 0.74kb
├──结课测试-推荐系统的这些知识，你都掌握了吗？.pdf 369.99kb
├──结束语-遇“荐”之后，江湖再见.md 4.42kb
├──结束语-遇“荐”之后，江湖再见.mp3 3.94M
├──结束语-遇“荐”之后，江湖再见.pdf 1.11M
├──开篇词-用知识去对抗技术不平等.md 5.88kb
├──开篇词-用知识去对抗技术不平等.mp3 2.90M
└──开篇词-用知识去对抗技术不平等.pdf 1.16M