推荐系统算法工程师——从入门到就业，视频资源下载

  推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。

  推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。

  课程目录：

    1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4

    2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4

    3_推荐引擎-实现基础工程（1）.mp4

    4_推荐引擎-实现基础工程 （2）.mp4

    5_推荐引擎-实现基础工程（3）.mp4

    6_推荐引擎-实现基础工程（4）.mp4

    7_推荐引擎-实现基本的实时处理（1）.mp4

    8_推荐引擎-实现基本的实时处理（2）.mp4

    9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）.mp4

    10_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）.mp4

    11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）.mp4

    12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）.mp4

    13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）.mp4

    14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）.mp4

    15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）.mp4

    16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）.mp4

    17_推荐引擎 – 实践课（1）.mp4

    18_推荐引擎 – 实践课（2）.mp4

    19_推荐算法 -实现基础规则算法（1）.mp4

    20_推荐算法 -实现基础规则算法（2）.mp4

    21_推荐算法 -实现基础规则算法（3）.mp4

    22_推荐算法 -实现基础规则算法（4）.mp4

    23_推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）.mp4

    24_推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）.mp4

    25_推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）.mp4

    26_推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）.mp4

    27_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4

    28_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4

    29_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4

    30_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4

    31_推荐算法 – 实践课（1）.mp4

    32_推荐算法 – 实践课（2）.mp4

    33_推荐算法 – 实践课（3）.mp4

    34_推荐算法 – 实践课（4）.mp4

    35_推荐算法 – 实现关联规则（1）.mp4

    36_推荐算法 – 实现关联规则（2）.mp4

    37_推荐算法 – 实现关联规则（3）.mp4

    38_推荐算法 – 实现关联规则（4）.mp4

    39_推荐算法 – 实现关联规则（5）.mp4

    40_推荐算法 – 实现关联规则（6）.mp4

    41_推荐算法 – 推荐综合（1）.mp4

    42_推荐算法 – 推荐综合（2）.mp4

    43_拼装推荐结果（1）.mp4

    44_拼装推荐结果（2）.mp4

    45_推荐环境 – TensorFlow（1）.mp4

    46_推荐环境 – TensorFlow（2）.mp4

    47_推荐环境 – TensorFlow（3）.mp4

    48_推荐环境 – TensorFlow（4）.mp4

    49_推荐环境 – TensorFlow（5）.mp4

    50_推荐环境 – TensorFlow（6）.mp4

    51_推荐环境 – TensorFlow（7）.mp4

    52_推荐环境 – TensorFlow（8）.mp4

    53_推荐环境 – TensorFlow（9）.mp4

    54_推荐环境 – TensorFlow（10）.mp4