第3节 头条-离线用户召回集与排序计算

17_离线用户多路召回定时更新.mp4 19.16 MB mp4

16_离线用户内容召回：文章内容相似推荐以及结果存储.mp4 57.41 MB mp4

15_离线用户模型召回：召回结果存储以及历史召回过滤.mp4 24.66 MB mp4

14_离线用户模型召回：ALS推荐以及结果处理.mp4 68.12 MB mp4

13_离线用户模型召回：用户点击行为数据处理.mp4 17.84 MB mp4

12_离线用户模型召回：召回步骤分析以及ALS模型复习.mp4 26.19 MB mp4

11_离线用户模型召回：用户召回表设计以及历史召回表.mp4 29.16 MB mp4

10_离线用户模型召回：黑马召回排序流程以及方案介绍.mp4 24.41 MB mp4

09_用户画像：完整代码分析与更新设置.mp4 21.44 MB mp4

08_用户画像：用户基本信息存储画像.mp4 27.66 MB mp4

07_用户画像总结.mp4 5.75 MB mp4

06_用户画像：标签权重计算.mp4 50.56 MB mp4

05_用户画像：用户画像文章标签获取.mp4 49.12 MB mp...

12_docker.mp4 77.50 MB mp411_WDL模型导出.mp4 17.56 MB mp410_wide&deep介绍.mp4 38.19 MB mp409_FTRL实时排序添加.mp4 21.97 MB mp408_FTRL模型训练介绍.mp4 63.41 MB mp407_深度学习与排序介绍.mp4 39.47 MB mp406_tf.estimator做分类.mp4 71.97 MB mp405_tf.dataset与tf.feature_column.mp4 66.69 MB mp404_交叉熵损失.mp4 23.12 MB mp403_神经网络分类原理.mp4 25.03 MB mp402_神经网络介绍2.mp4 24.31 MB mp401_神经网络介绍.mp4 18.66 MB mp4

12_docker.mp4 77.50 MB mp411_WDL模型导出.mp4 17.56 MB mp410_wide&deep介绍.mp4 38.19 MB mp409_FTRL实时排序添加.mp4 21.97 MB mp408_FTRL模型训练介绍.mp4 63.41 MB mp407_深度学习与排序介绍.mp4 39.47 MB mp406_tf.estimator做分类.mp4 71.97 MB mp405_tf.dataset与tf.feature_column.mp4 66.69 MB mp404_交叉熵损失.mp4 23.12 MB mp403_神经网络分类原理.mp4 25.03 MB mp402_神经网络介绍2.mp4 24.31 MB mp401_神经网络介绍.mp4 18.66 MB mp4

12_docker.mp4 77.50 MB mp4

11_WDL模型导出.mp4 17.56 MB mp4

10_wide&deep介绍.mp4 38.19 MB mp4

09_FTRL实时排序添加.mp4 21.97 MB mp4

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07_深度学习与排序介绍.mp4 39.47 MB mp4

06_tf.estimator做分类.mp4 71.97 MB mp4

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04_交叉熵损失.mp4 23.12 MB mp4

03_神经网络分类原理.mp4 25.03 MB mp4

02_神经网络介绍2.mp4 24.31 MB mp4

01_神经网络介绍.mp4 18.66 MB mp4

15_用户行为日志关联.mp4 39.72 MB mp414_用户画像介绍.mp4 17.56 MB mp413_文章相似度增量更新与文章更新总结.mp4 38.84 MB mp412_文章相似度：相似度结果存储.mp4 34.22 MB mp411_文章相似度：BRPLSH相似度计算.mp4 14.88 MB mp410_文章相似度：处理不同频道文章向量类型.mp4 34.78 MB mp409_文章相似度：相似度计算LSH介绍.mp4 44.97 MB mp408_文章向量：词向量平均值计算.mp4 41.69 MB mp407_文章向量：词向量合并.mp4 48.88 MB mp406_文章向量：频道的word2vec模型训练保存.mp4 29.75 MB mp405_文章向量：word2vec介绍.mp4 37.94 MB mp404_文章画像增量更新：supervisor添加离线文章更新.mp4 17.31 MB mp403_文章画像增量更新：APschedule增量更新设置.mp4 44.44 MB mp402_文章画像增量更新：离线增量文章画像更...

15_用户行为日志关联.mp4 39.72 MB mp414_用户画像介绍.mp4 17.56 MB mp413_文章相似度增量更新与文章更新总结.mp4 38.84 MB mp412_文章相似度：相似度结果存储.mp4 34.22 MB mp411_文章相似度：BRPLSH相似度计算.mp4 14.88 MB mp410_文章相似度：处理不同频道文章向量类型.mp4 34.78 MB mp409_文章相似度：相似度计算LSH介绍.mp4 44.97 MB mp408_文章向量：词向量平均值计算.mp4 41.69 MB mp407_文章向量：词向量合并.mp4 48.88 MB mp406_文章向量：频道的word2vec模型训练保存.mp4 29.75 MB mp405_文章向量：word2vec介绍.mp4 37.94 MB mp404_文章画像增量更新：supervisor添加离线文章更新.mp4 17.31 MB mp403_文章画像增量更新：APschedule增量更新设置.mp4 44.44 MB mp402_文章画像增量更新：离线增量文章画像更...

4-9用Redis存储Embedding.mp4 44.55 MB mp4

4-7实现Item2Vec（下）.mp4 95.70 MB mp4

4-6实现Item2Vec（中）.mp4 54.52 MB mp4

4-5实现Item2Vec（上）.mp4 45.37 MB mp4

4-4如何将Word2Vec用于推荐（下）.mp4 27.03 MB mp4

4-3如何将Word2Vec用于推荐（上）.mp4 22.25 MB mp4

4-2召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（下）.mp4 24.71 MB mp4

4-1召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品（上）.mp4 0.00 KB mp4

4-15【梳理】重难点概览.pdf 220.43 KB pdf

4-14召回服务最终完善.mp4 114.02 MB mp4

4-12用FAISS实现LSH.mp4 52.83 MB mp4

4-11最近邻查找算法---如何使用Embedding（下）.mp4 32.71 MB mp4

4-10最近邻查找算法---如何使用Embedding（上）.mp4 35.50 MB mp4

12_实时召回内容获取与召回表存储.mp4 61.06 MB mp411_实时计算：streaming配置.mp4 30.19 MB mp410_实时业务介绍与日志收集到Kafka.mp4 89.56 MB mp409_定时特征中心更新.mp4 17.75 MB mp408_离线特征中心：文章特征存储.mp4 21.22 MB mp407_离线特征中心-用户特征存储.mp4 60.09 MB mp406_LR模型加载与预估2.mp4 41.38 MB mp405_LR模型加载与预估.mp4 10.62 MB mp404_用户关键词权重处理问题解决.mp4 19.72 MB mp403_排序模型样本特征构造.mp4 109.97 MB mp402_离线排序业务介绍.mp4 64.47 MB mp401_复习.mp4 34.41 MB mp4

12_实时召回内容获取与召回表存储.mp4 61.06 MB mp411_实时计算：streaming配置.mp4 30.19 MB mp410_实时业务介绍与日志收集到Kafka.mp4 89.56 MB mp409_定时特征中心更新.mp4 17.75 MB mp408_离线特征中心：文章特征存储.mp4 21.22 MB mp407_离线特征中心-用户特征存储.mp4 60.09 MB mp406_LR模型加载与预估2.mp4 41.38 MB mp405_LR模型加载与预估.mp4 10.62 MB mp404_用户关键词权重处理问题解决.mp4 19.72 MB mp403_排序模型样本特征构造.mp4 109.97 MB mp402_离线排序业务介绍.mp4 64.47 MB mp401_复习.mp4 34.41 MB mp4

[13.2.1]--推荐系统的召回与排序.srt 20.38 KB srt

[13.2.1]--推荐系统的召回与排序.mp4 88.39 MB mp4

[13.2.1]--推荐系统的召回与排序.srt 20.38 KB srt

[13.2.1]--推荐系统的召回与排序.mp4 88.39 MB mp4

16 推荐流程-深度学习排序介绍.mp4 123.70 MB mp4

15 推荐流程-排序服务添加.mp4 134.52 MB mp4

14 推荐流程-读取召回数据服务实现.mp4 55.24 MB mp4

13 推荐流程-grpc服务演示.mp4 101.07 MB mp4

12 推荐流程-grpc简介.mp4 80.16 MB mp4

11 推荐流程-推荐核心逻辑与ABTest.mp4 51.16 MB mp4

10 召回排序阶段-模型预测.mp4 76.87 MB mp4

09 召回排序阶段-合并特征模型训练.mp4 111.37 MB mp4

08 召回排序阶段-投递行为合并职位向量与职位画像数据.mp4 115.00 MB mp4

07 召回排序阶段-投递行为合并用户画像数据.mp4 101.04 MB mp4

06 召回排序阶段-CTR预估模型.mp4 40.27 MB mp4

05 召回排序阶段-基于内容召回.mp4 41.93 MB mp4

04 召回排序阶段-ALS模型代码实现.mp4 93.34 MB mp4

03 召回排序阶段-常见推荐算法介绍.mp4 151.1...

16 推荐流程-深度学习排序介绍.mp4 123.70 MB mp4

15 推荐流程-排序服务添加.mp4 134.52 MB mp4

14 推荐流程-读取召回数据服务实现.mp4 55.24 MB mp4

13 推荐流程-grpc服务演示.mp4 101.07 MB mp4

12 推荐流程-grpc简介.mp4 80.16 MB mp4

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10 召回排序阶段-模型预测.mp4 76.87 MB mp4

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06 召回排序阶段-CTR预估模型.mp4 40.27 MB mp4

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03 召回排序阶段-常见推荐算法介绍.mp4 151.1...

16 推荐流程-深度学习排序介绍.mp4 123.70 MB mp4

15 推荐流程-排序服务添加.mp4 134.52 MB mp4

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13 推荐流程-grpc服务演示.mp4 101.07 MB mp4

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10 召回排序阶段-模型预测.mp4 76.87 MB mp4

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08 召回排序阶段-投递行为合并职位向量与职位画像数据.mp4 115.00 MB mp4

07 召回排序阶段-投递行为合并用户画像数据.mp4 101.04 MB mp4

06 召回排序阶段-CTR预估模型.mp4 40.27 MB mp4

05 召回排序阶段-基于内容召回.mp4 41.93 MB mp4

04 召回排序阶段-ALS模型代码实现.mp4 93.34 MB mp4

03 召回排序阶段-常见推荐算法介绍.mp4 151.1...

17-内容总结.mp4 178.03 MB mp416-用户注册之用户注册业务实现--用户注册前端逻辑小结.mp4 133.84 MB mp415-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-修改Vue读取变量的语法.mp4 133.78 MB mp414-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和JS(绑定数据变量).mp4 508.31 MB mp413-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和HTML(其他数据).mp4 321.53 MB mp412-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和HTML(用户名和密码).mp4 290.44 MB mp411-用户注册之用户注册业务实现-用户注册接口设计和定义.mp4 208.69 MB mp410-用户注册之用户注册业务实现-用户注册业务逻辑分析.mp4 72.53 MB mp409-用户注册之用户注册业务实现-内容介绍.mp4 18.56 MB mp4

17-内容总结.mp4 178.03 MB mp416-用户注册之用户注册业务实现--用户注册前端逻辑小结.mp4 133.84 MB mp415-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-修改Vue读取变量的语法.mp4 133.78 MB mp414-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和JS(绑定数据变量).mp4 508.31 MB mp413-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和HTML(其他数据).mp4 321.53 MB mp412-用户注册之用户注册业务实现-用户注册前端逻辑-Vue和HTML(用户名和密码).mp4 290.44 MB mp411-用户注册之用户注册业务实现-用户注册接口设计和定义.mp4 208.69 MB mp410-用户注册之用户注册业务实现-用户注册业务逻辑分析.mp4 72.53 MB mp409-用户注册之用户注册业务实现-内容介绍.mp4 18.56 MB mp4