本套课程推荐系统算法系统工程师，课程官方售价21998元，本次更新的课程共分为14周的课程，课程从集器学习基础开始讲起，然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统，课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点；帮助大家掌握经典和前沿的推荐系统技术，文件大小共计27.19G。
更多数据结构算法课程推荐：小码哥恋上数据结构与算法系列课程(第1-3季)，牛客网：左神算法合集，幂次学院：数据结构与算法365天刷题特训营，这些都是进阶课程，需要掌握基础算法之后才能学习。
课程收获：
1.掌握经典和前沿的推荐系统技术，以及NLP技术如文本分类、关键信息抽取等；
2.掌握工业界推荐系统技术栈和系统搭建流程；
3.掌握推荐系统中常用的召回与排序模型（DeepFM、双塔模型等）；
4.掌握当前推荐系统中流行的图推荐方法（Graph Embedding、Node2vec、Ripple Network等）。
推荐系统算法系统工程师 视频截图
推荐系统算法系统工程师 视频截图
V-3504：贪心推荐系统系统工程师
Week 10：深度Ranking模型
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课程辅助内容1.mp4
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Week 11：重排序与多目标学习
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lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
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Week 12：热点文章实时召回
热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
热点文章实时召回策略-5(204238).mp4
Week 13：多目标与用户多兴趣
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多目标与用户多兴趣-4.mp4
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Week 14：强化学习与推荐系统
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强化学习与推荐系统-2.mp4
强化学习与推荐系统-3.mp4
强化学习与推荐系统-4.mp4
Week 1：机器学习基础
1.1 课程安排与项目介绍
1.开篇介绍.mp4
2.课程概览.mp4
3.老师介绍.mp4
4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
7.神经网络.mp4
8.正规化.mp4
9.常用优化算法.mp4
1.2 课程辅助内容
1.指数分布.mp4
2.广义线性模型.mp4
3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
Week 2：推荐系统基础
Week 2-2.1推荐系统基础
1.推荐架构与协同.mp4
2.推荐架构与协同.mp4
3.推荐架构与协同.mp4
4.推荐架构与协同.mp4
5.推荐架构与协同.mp4
6.推荐架构与协同.mp4
Week 2-2.2 课程辅助内容
1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
Week 3：内容画像与用户画像
3.1内容画像与用户画像
1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
3.2 课程辅助内容
1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
Week 4：用户画 Week
4.1用户画像
1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
4.2 课程辅助内容
1.Redis的搭建与使用.mp4
2.Redis的搭建与使用.mp4
Week 5：传统match方法
第 5 章：Week 5-5.1传统match方法
1.传统match方法.mp4
2.传统match方法.mp4
3.传统match方法.mp4
4.传统match方法.mp4
第 5 章：Week 5-5.2 课程辅助内容
1.NCF、GMF的实现.mp4
2.NCF、GMF的实现.mp4
Week 6：深度match方法
Week 6-6.1深度match方法
1.深度match方法.mp4
2.深度match方法.mp4
3.深度match方法.mp4
4.深度match方法.mp4
Week 6-6.2 课程辅助内容
1.f深度match方法.mp4
2.f深度match方法.mp4
Week 7：经典Ranking方法
ctr预估初探1.mp4
ctr预估初探2.mp4
ctr预估初探3.mp4
ctr预估初探4.mp4
ctr预估初探5.mp4
ctr预估初探6.mp4
Week 8： GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
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lecture1-3.mp4
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Week 9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
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