推荐系统三十六式【完结】

推荐系统三十六式【完结】

39.遇“荐”之后,江湖再见.pdf
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38. 推荐系统的参考阅读.pdf
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37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
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36. 说说信息流的前世今生.pdf
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35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
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34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf
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33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf
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32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
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31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
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30.让数据驱动落地,你需要一个实验平台.pdf
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29. 让你的推荐系统反应更快:实时推荐.pdf
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28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.pdf
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27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
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26. Netflix个性化推荐架构.pdf
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25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf
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24. 推荐候选池的去重策略.pdf
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23. 实用的加权采样算法.pdf
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22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf
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21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf
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20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
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19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
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18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf
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17. 简单却有效的Bandit算法.pdf
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16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
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15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
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14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf
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13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf
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12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
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11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
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10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
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09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
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08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf
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07. 超越标签的内容推荐系统.pdf
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06.从文本到用户画像有多远.pdf
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05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf
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04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf
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03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
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02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
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01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf

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