[已更新]2019某马头条推荐系统项目实战zj5

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目录:【2019某马头条推荐系统项目实战】

1.day01_01_某马头条推荐架构与业务流.mp4
10.day01_10_用户行为收集结果.mp4
11.day01_11_离线画像构建.mp4
12.day01_12_文章数据合并.mp4
13.day01_13_文章数据合并2.mp4
14.day01_14_tfidf结果计算.mp4
15.day01_15_结果解析.mp4
16.day01_16_texrank计算.mp4
17.day01_17_总结.mp4
18.day01_01_复习.mp4
19.day01_02_离线文章画像:文章关键词主题词计算.mp4
2.day01_02_开发环境介绍.mp4
20.day01_03_离线文章画像:定时文章更新添加设置.mp4
21.day01_04_离线文章:supervisor管理.mp4
22.day01_05_离线文章相似:词向量.mp4
23.day01_06_离线文章相似:文章向量计算.mp4
24.day01_07_离线文章相似:LSH介绍.mp4
25.day01_08_离线文章相似:历史相似文章介绍.mp4
26.day01_09_离线文章相似:相似文章结果存储.mp4
27.day01_10_离线文章相似:定时更新文章相似添加.mp4
28.day01_11_mind总结.mp4
29.day03_01_复习.mp4
3.day01_03_业务数据介绍.mp4
30.day03_02_用户画像更新:用户画像逻辑与行为日志处理.mp4
31.day03_03_用户画像更新:用户行为处理合并.mp4
32.day03_04_用户画像更新:用户画像存储介绍.mp4
33.day03_05_用户画像更新:用户操作的文章主题词合并.mp4
34.day03_06_用户画像更新:用户关键词以及权重计算和存储.mp4
35.day03_07_用户画像更新:用户的其他信息更新存储.mp4
36.day03_08_用户画像更新:用户画像定时更新添加.mp4
37.day03_09_用户召回更新:离线召回排序介绍.mp4
38.day03_10_用户召回更新:离线ALS召回的数据处理.mp4
39.day03_11_用户召回更新:离线ALS推荐以及结果处理.mp4
4.day01_04_数据库迁移介绍.mp4
40.day03_12_用户召回更新:用户召回结果存储介绍.mp4
41.day03_13_用户召回更新:用户召回结果显示.mp4
42.day03_14_用户召回更新:用户召回结果存储代码.mp4
43.day03_15_用户召回更新:用户点击文章相似文章获取存储.mp4
44.day03_16_用户召回更新:相似文章获取处理测试.mp4
45.day03_17_用户召回更新:定时用户召回更新添加.mp4
46.day03_18_每日总结.mp4
47.day04_01_复习.mp4
48.day04_02_离线LR模型训练:模型排序方案业务介绍.mp4
49.day04_03_离线LR模型训练:点击样本获取与用户画像合并.mp4
5.day01_05_数据库迁移案例.mp4
50.day04_04_离线LR模型训练:文章特征合并计算.mp4
51.day04_05_离线LR模型训练:特征合并以及模型训练.mp4
52.day04_06_离线LR模型训练:预测结果解析.mp4
53.day04_07_离线特征中心构造:用户、文章特征计算存储.mp4
54.day04_08_实时计算:实时计算业务介绍以及日志行为收集.mp4
55.day04_09_实时计算:spark streaming配置以及kafk.mp4
56.day04_10_实时计算:在线内容召回程序添加.mp4
57.day04_11_总结.mp4
58.day05_01_复习与内容召回结果演示.mp4
59.day05_02_在线计算:热门文章召回.mp4
6.day01_06_迁移脚本定时运行.mp4
60.day05_03_在线计算:热门文章召回结果演示.mp4
61.day05_04_在线计算:新文章召回以及在线计算实时添加supervis.mp4
62.day05_05_实时推荐:实时推荐业务逻辑介绍.mp4
63.day05_06_实时推荐:某马头条g.R.P.C.接口对接实现.mp4
64.day05_07_实时推荐:abtest实现分流.mp4
65.day05_08_实时推荐:推荐中心介绍.mp4
66.day05_09_实时推荐:推荐中心实现.mp4
67.day05_10_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑测试.mp4
68.day06_01_召回服务读取工具介绍.mp4
69.day06_02_推荐中心读取召回过滤实现.mp4
7.day01_07_用户行为收集介绍.mp4
70.day06_03_推荐中心召回测试.mp4
71.day06_04_推荐中心加入缓存.mp4
72.day06_05_排序模型在线测试.mp4
73.day06_06_在线排序的代码逻辑测试.mp4
74.day06_07_预测结果分析.mp4
75.day06_08_supervisor实时排序添加.mp4
76.day07_01_复习.mp4
77.day07_02_推荐系统与深度学习介绍.mp4
78.day07_03_tf2.0API使用介绍.mp4
79.day07_04_estimator使用介绍.mp4
8.day01_08_supervisor管理.mp4
80.day07_05_案例:estimator进行收入类别预测.mp4
81.day07_06_tf.data与tf.feature_column介绍.mp4
82.day07_07_词向量word2vec原理.mp4
83.day07_08_文本分类案例.mp4
84.day07_09_文本分类效果显示.mp4
85.day07_10_tensorboard结果显示.mp4
86.day07_11_总结.mp4
87.day08_01_复习.mp4
88.day08_02_TFRecords文件存储.mp4
89.day08_03_深度学习与推荐算法-特征交叉.mp4
9.day01_09__进.程_管理添加.mp4
90.day08_04_FTRL原理与使用.mp4
91.day08_05_某马推荐FTRL实现.mp4
92.day08_06_某马推荐FTRL实现2.mp4
93.day08_07_wide&deep模型原理与某马排序模型训练.mp4
94.day08_08_WDL的模型导出与TF serving部署.mp4
95.day08_09_在线预测模型调用.mp4
96.day08_10_项目总结.mp4
97.day08_11_简历面试题.mp4
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