第2节 头条-离线计算更新Item画像

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...

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

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10_wide&deep介绍.mp4 38.19 MB mp4

09_FTRL实时排序添加.mp4 21.97 MB mp4

08_FTRL模型训练介绍.mp4 63.41 MB mp4

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

05_tf.dataset与tf.feature_column.mp4 66.69 MB mp4

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

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