在深度学习盛行的时代，经典的协同过滤方法是否还在各大公司的推荐引擎中使用呢？答案是肯定的，协同算法在推荐领域中有这不可磨灭的基因，作为分发和传播能力极强的方法，至今，协同过滤方法仍然在工业界有这广泛的应用。此案例中，同学们将亲手实践协同算法的威力。课程相比第一期,重新设计了3个前沿的实战项目,更注重工业界实战，分享最佳实践经验.帮助你成为一名合格的推荐系统工程师,不需要ai基础,仅需编程基础.

【课程目录】：

推荐系统工程师2期 [21.5G]

┣━━01.视频 [21.4G]
┃ ┣━━第1周机器学习基础 [360.4M]
┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-1. [52.5M]
┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-2. [55.2M]
┃ ┃ ┣━━20210312Lecture1机器学习基础-3. [64.3M]
┃ ┃ ┣━━20210319Review1机器学习基础-1. [58.7M]
┃ ┃ ┣━━20210319Review1机器学习基础-2. [66.3M]
┃ ┃ ┗━━20210319Review1机器学习基础-3. [63.4M]
┃ ┣━━第2周推荐系统基础 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━lecture [1.9G]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-1-. [442.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-2-. [327.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210314Lecture2推荐系统基础-3-. [646.8M]
┃ ┃ ┃ ┗━━20210314Lecture2推荐系统基础-4-. [525.8M]
┃ ┃ ┗━━review [579.8M]
┃ ┃ ┣━━20210314Review2推荐系统基础-1-. [352.4M]
┃ ┃ ┗━━20210314Review2推荐系统基础-2-. [227.3M]
┃ ┣━━第3周内容画像 [1.5G]
┃ ┃ ┣━━20210328 Lecture3 内容画像-1-. [548.4M]
┃ ┃ ┣━━20210328 Lecture3 内容画像-2-. [450M]
┃ ┃ ┣━━20210328Review3内容画像-1. [81M]
┃ ┃ ┗━━20210328Review3内容画像-2. [422M]
┃ ┣━━第4周用户画像 [827.3M]
┃ ┃ ┣━━20210404Lecture4用户画像-1. [234.3M]
┃ ┃ ┣━━20210404Lecture4用户画像-2. [246.5M]
┃ ┃ ┣━━20210404Review4用户画像-1. [156.3M]
┃ ┃ ┗━━20210404Review4用户画像-2. [190.1M]
┃ ┣━━第5周传统match方法 [332M]
┃ ┃ ┣━━20210411Lecture5传统match方法-1. [66.8M]
┃ ┃ ┣━━20210411Lecture5传统match方法-2. [87.5M]
┃ ┃ ┣━━20210411Review5传统match方法-1. [84.9M]
┃ ┃ ┗━━20210411Review5传统match方法-2. [92.8M]
┃ ┣━━第6周深度match方法 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━lecture [2.1G]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-1. [337.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-2. [507.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━20210418Lecture6深度match方法-3. [603.1M]
┃ ┃ ┃ ┗━━20210418Lecture6深度match方法-4. [665.7M]
┃ ┃ ┗━━review [720.7M]
┃ ┃ ┣━━20210424Review6深度match方法-1. [386M]
┃ ┃ ┗━━20210424Review6深度match方法-2. [334.7M]
┃ ┣━━第7周 Graph Embedding大家族与用户行为构建图 [1.3G]
┃ ┃ ┗━━lecture [1.3G]
┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-1. [491.9M]
┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-2. [266.7M]
┃ ┃ ┣━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-3. [267.9M]
┃ ┃ ┗━━20210424 Lecture7 Graph Embedding大家族与用户行为构建图-4. [355.1M]
┃ ┣━━第8周入side info信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压 [2.5G]
┃ ┃ ┣━━lecture [1.2G]
┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-1. [255.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-2. [316.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-3. [329.2M]
┃ ┃ ┃ ┗━━入sideinfo信息的图推荐、图神经网络、采样与热度打压-4. [323.8M]
┃ ┃ ┗━━review [1.3G]
┃ ┃ ┣━━入sideinfo信息的图推荐图神经网络采样与热度打压-1. [605.1M]
┃ ┃ ┗━━入sideinfo信息的图推荐图神经网络采样与热度打压-2. [721.2M]
┃ ┗━━第9周 Lecture 经典Ranking模型方法 [2G]
┃ ┣━━lecture [1.4G]
┃ ┃ ┣━━Lectur经典Ranking模型方法-2. [334.1M]
┃ ┃ ┣━━Lecture经典Ranking模型方法-1. [359.2M]
┃ ┃ ┣━━Lecture经典Ranking模型方法-3. [400.3M]
┃ ┃ ┗━━Lecture经典Ranking模型方法-4. [326M]
┃ ┗━━review [599.9M]
┃ ┣━━Review经典Ranking模型方法-1. [261.8M]
┃ ┗━━Review经典Ranking模型方法-2. [338.1M]
┃ ┣━━第10周深度Ranking模型与工业采样技巧 [1.6G]
┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-1. [221.4M]
┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-2. [283.7M]
┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-3. [367.9M]
┃ ┃ ┣━━Lecture10深度Ranking模型与工业采样技巧-4. [324.5M]
┃ ┃ ┣━━Review10深度Ranking模型与工业采样技巧-1. [212M]
┃ ┃ ┗━━Review10深度Ranking模型与工业采样技巧-2. [236.5M]
┃ ┣━━第11周重排序与多目标学习 [1.1G]
┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-1. [111.5M]
┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-2. [203.5M]
┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-3. [179.9M]
┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-4. [231.1M]
┃ ┃ ┣━━重排序与多目标学习-5. [145.9M]
┃ ┃ ┗━━重排序与多目标学习-6. [217.9M]
┃ ┣━━第12周工业界新闻推荐系统中的冷启动部分 [2.6G]
┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-1. [835.6M]
┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-2. [772.5M]
┃ ┃ ┣━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-3. [577.3M]
┃ ┃ ┗━━工业界新闻推荐系统中的冷启动部分-4. [506M]
┃ ┣━━第13周热点文章实时召回策略 [1.1G]
┃ ┃ ┣━━Lecture 热点文章实时召回策略-1. [337M]
┃ ┃ ┣━━Lecture 热点文章实时召回策略-2. [494.4M]
┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-1. [68.9M]
┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-2. [101M]
┃ ┃ ┣━━review热点文章实时召回策略-3. [52.8M]
┃ ┃ ┗━━review热点文章实时召回策略-4. [65.7M]
┃ ┣━━第14周强化学习与推荐系统、AutoML与推荐系统 [1G]
┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-1. [56.2M]
┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-2. [194.6M]
┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-3. [57M]
┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-4. [72.2M]
┃ ┃ ┣━━Lecture14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-5. [59.7M]
┃ ┃ ┣━━Review14 强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-2_enc. [309.7M]
┃ ┃ ┗━━Review14强化学习与推荐系统AutoML与推荐系统-1. [298.5M]
┣━━00.资料.zip [79.1M]