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- 目录
- 第一章 推荐系统概述
- 第二章 推荐系统算法基础
- 2.1 经典召回模型
- 2.1.1 基于协同过滤的召回
- UserCF
- ItemCF
- Swing
- 矩阵分解
- 2.1.2 基于向量的召回
- FM召回
- item2vec召回系列
- word2vec原理
- item2vec召回
- Airbnb召回
- YoutubeDNN召回
- 双塔召回
- 经典双塔
- Youtube双塔
- MOBIUS
- 2.1.3 基于图的召回
- 2.1.4 基于序列的召回
- 2.1.5 基于树模型的召回
- 2.1.1 基于协同过滤的召回
- 2.2 经典排序模型
- 2.1 经典召回模型
- 第三章 推荐系统实战
- 3.1 天池入门赛-新闻推荐
- 3.2 新闻推荐系统的实践
- 3.2.0 特别说明(必看)
- 3.2.1 离线物料系统的构建
- 3.2.2 前后端基础及交互
- 3.2.3 推荐系统流程的构建
- 3.2.4 召回
- 热度召回
- 地域召回
- YouTubeDNN召回
- DSSM召回
- 3.2.5 DeepFM排序
- 3.2.6 规则与重排
- 3.2.7 任务调度与监控
- 3.2.8 当前问题汇总
- 第四章 推荐系统算法面经