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课程内容：
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32【效果保证】道高一尺魇高一丈：推荐系统的攻防m3
25【常见架构】Net个性化推荐架构mp3
03【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式mp3
05【内容推荐】从文本到用户画像有多远mp3
33[开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍mp3
04【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的能和不能mp
6【回队筒】组建准荐团队及工程师的学习路径mp3
07【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界mp3
22【其他应用算法】实用的加权采样算法m3
29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台mp3
08【近邻推荐】解密看了又看和买了又买，mp3
02[概念筒】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题mp3
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11【短阵分解】 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的mp3
10【矩阵分解】那些在 Netflix prize中大放异彩的推荐算法mp3
30【关鰱模块】推荐系统服务化、存储选型及API设计mp3
00开篇词-用知识去对抗技术不平等mp3
19【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些mp3
27【关鏈模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素mp3
01【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-，mp3
31【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍mp3
35【产品篇】说说信息流的前世今生mp3
38【尾声】遇荐之后，江湖再见mp3
06【内容推荐】超越标签的内容推荐系统mp3
12【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你mp3
17【MAB问题】结合上下文信息的Band算法mp3
13【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳mp3
16【MAB问题】简单却有效的 Bandit算法mp3
18【MAB问题】如何将Band算法与协同过结合使用
24【常见架构】典型的信息流架构是什么样的mp3
14【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型，mp3
37推荐系统的参考阅读m
26【常见架构】总览推荐架构和搜紊、广告的关系.mp3
23【其他应用算法】推荐候选池的去重策略mp3
28【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐mp3
15【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep. mp3
21【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系mp3
34【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位mp3
20【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单mp3