极客时间 推荐系统三十六式-刑无刀

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推荐系统三十六式-刑无刀

你将获得:
5大模块梳理推荐系统知识脉络；
20个推荐系统算法原理精讲；
10大算法落地事件案例解析；
掌握推荐产品理念及商业价值。
讲师介绍
“推荐系统三十六式”是由链家网资深算法专家刑无刀（陈开江）撰写并维护的精品专栏内容。

刑无刀（本名陈开江），现为“贝壳找房”资深算法专家，从事算法类产品的研发。曾任新浪微博资深算法工程师，考拉FM算法主管。 刑无刀有8年的推荐系统方向从业经历，他在算法、架构、产品方面均有丰富的实践经验。同时，他也是中国最专业推荐技术与产品社区之一 ResysChina 的特约作者，有长期的技术写作经验。

课程介绍
PC时代是搜索的天下，而移动时代则是推荐的主场。

最近十年尤其最近五年，借助推荐系统的技术和名头，异军突起的互联网产品越来越多，推荐系统成了互联网产品的标配。甚至有人说在未来，推荐系统会成为所有数据型产品的标配。

而推荐系统前方的技术蓬勃发展，后方却落地困难。审视推荐系统的技术应用现状，大厂们一骑绝尘，太多中小厂的工程师们还不知道一个推荐系统如何从0到1诞生，需要去了解哪些知识。

本专栏为推荐系统学习者架构起整体的知识脉络，并在此基础上补充实践案例与经验，力图解决你系统起步阶段80%的问题。

概念篇：推荐系统有关的理念、思考，形而上的内容，虽然务虚但是必要。

原理篇：推荐算法的原理介绍与干货。了解推荐系统背后技术的基本原理后，你可以更快地开发和优化自己的系统，并且更容易去学习专栏中未涉及的内容。

工程篇：推荐算法的实践内容。介绍推荐算法落地时需要一些纯工程上的大小事情，架构、选型、案例等，为你的实践之路推波助澜。

产品篇：推荐系统要成功，还要考虑产品理念及其商业价值，此处介绍一些产品知识和一点浅显的商业思考。

团队篇：个人该如何学习和成长，团队该招多少人又该有哪些人，以及产品经理和工程师该如何合作等问题。

资源目录：
推荐系统三十六式-刑无刀【完结】 [219.8M]
      ┣━━mp3（www.365exe.com） [202.9M]
      ┃    ┣━━00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等（www.365exe.com）.mp3 [2.9M]
      ┃    ┣━━01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-（www.365exe.com）.mp3 [4M]
      ┃    ┣━━02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题（www.365exe.com）.mp3 [5.2M]
      ┃    ┣━━03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式（www.365exe.com）.mp3 [4.5M]
      ┃    ┣━━04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”（www.365exe.com）.mp3 [6M]
      ┃    ┣━━05【内容推荐】从文本到用户画像有多远（www.365exe.com）.mp3 [6.6M]
      ┃    ┣━━06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统（www.365exe.com）.mp3 [4.7M]
      ┃    ┣━━07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界（www.365exe.com）.mp3 [6.1M]
      ┃    ┣━━08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”（www.365exe.com）.mp3 [4.2M]
      ┃    ┣━━09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些（www.365exe.com）.mp3 [5.5M]
      ┃    ┣━━10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法（www.365exe.com）.mp3 [5.6M]
      ┃    ┣━━11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的（www.365exe.com）.mp3 [5.4M]
      ┃    ┣━━12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你（www.365exe.com）.mp3 [4M]
      ┃    ┣━━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（www.365exe.com）.mp3 [5.9M]
      ┃    ┣━━14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型（www.365exe.com）.mp3 [4.5M]
      ┃    ┣━━15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep（www.365exe.com）.mp3 [6.5M]
      ┃    ┣━━16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法（www.365exe.com）.mp3 [6.6M]
      ┃    ┣━━17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法（www.365exe.com）.mp3 [4.9M]
      ┃    ┣━━18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用（www.365exe.com）.mp3 [5.4M]
      ┃    ┣━━19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-（www.365exe.com）.mp3 [5.9M]
      ┃    ┣━━20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单（www.365exe.com）.mp3 [5M]
      ┃    ┣━━21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系（www.365exe.com）.mp3 [5.4M]
      ┃    ┣━━22【其他应用算法】实用的加权采样算法（www.365exe.com）.mp3 [3.4M]
      ┃    ┣━━23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略（www.365exe.com）.mp3 [4M]
      ┃    ┣━━24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的（www.365exe.com）.mp3 [6.4M]
      ┃    ┣━━25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构（www.365exe.com）.mp3 [5.6M]
      ┃    ┣━━26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系（www.365exe.com）.mp3 [4.9M]
      ┃    ┣━━27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素（www.365exe.com）.mp3 [5.2M]
      ┃    ┣━━28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐（www.365exe.com）.mp3 [6.5M]
      ┃    ┣━━29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台（www.365exe.com）.mp3 [5.9M]
      ┃    ┣━━30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计（www.365exe.com）.mp3 [5.8M]
      ┃    ┣━━31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍（www.365exe.com）.mp3 [7.7M]
      ┃    ┣━━32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防（www.365exe.com）.mp3 [7M]
      ┃    ┣━━33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍（www.365exe.com）.mp3 [2.7M]
      ┃    ┣━━34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位（www.365exe.com）.mp3 [5.5M]
      ┃    ┣━━35 【产品篇】说说信息流的前世今生（www.365exe.com）.mp3 [5.5M]
      ┃    ┣━━36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径（www.365exe.com）.mp3 [5.7M]
      ┃    ┣━━37 推荐系统的参考阅读（www.365exe.com）.mp3 [2.4M]
      ┃    ┗━━38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见（www.365exe.com）.mp3 [3.9M]
      ┗━━pdfs（www.365exe.com） [16.9M]
            ┣━━01.开篇词用知识去对抗技术不平等（www.365exe.com）.pdf [133.5K]
            ┣━━02.你真的需要个性化推荐系统吗（www.365exe.com）.pdf [129.6K]
            ┣━━03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题（www.365exe.com）.pdf [153.4K]
            ┣━━04.这些你必须应该具备的思维模式（www.365exe.com）.pdf [127.7K]
            ┣━━05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”（www.365exe.com）.pdf [136.5K]
            ┣━━06.从文本到用户画像有多远（www.365exe.com）.pdf [230K]
            ┣━━07. 超越标签的内容推荐系统（www.365exe.com）.pdf [1M]
            ┣━━08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界（www.365exe.com）.pdf [159.6K]
            ┣━━09. 解密“看了又看”和“买了又买”（www.365exe.com）.pdf [259.2K]
            ┣━━10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些（www.365exe.com）.pdf [652.9K]
            ┣━━11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法（www.365exe.com）.pdf [236.1K]
            ┣━━12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的（www.365exe.com）.pdf [213.4K]
            ┣━━13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你（www.365exe.com）.pdf [588.8K]
            ┣━━14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳（www.365exe.com）.pdf [585.1K]
            ┣━━15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型（www.365exe.com）.pdf [480.9K]
            ┣━━16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep（www.365exe.com）.pdf [1.1M]
            ┣━━17. 简单却有效的Bandit算法（www.365exe.com）.pdf [561.3K]
            ┣━━18. 结合上下文信息的Bandit算法（www.365exe.com）.pdf [255.5K]
            ┣━━19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用（www.365exe.com）.pdf [567.8K]
            ┣━━20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些（www.365exe.com）.pdf [629K]
            ┣━━21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单（www.365exe.com）.pdf [943.5K]
            ┣━━22. 构建一个科学的排行榜体系（www.365exe.com）.pdf [360.5K]
            ┣━━23. 实用的加权采样算法（www.365exe.com）.pdf [231.9K]
            ┣━━24. 推荐候选池的去重策略（www.365exe.com）.pdf [581.8K]
            ┣━━25. 典型的信息流架构是什么样的（www.365exe.com）.pdf [328.5K]
            ┣━━26. Netflix个性化推荐架构（www.365exe.com）.pdf [747.4K]
            ┣━━27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系（www.365exe.com）.pdf [324.6K]
            ┣━━28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素（www.365exe.com）.pdf [445.4K]
            ┣━━29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐（www.365exe.com）.pdf [630.1K]
            ┣━━30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台（www.365exe.com）.pdf [691.2K]
            ┣━━31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计（www.365exe.com）.pdf [707.9K]
            ┣━━32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍（www.365exe.com）.pdf [357.9K]
            ┣━━33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防（www.365exe.com）.pdf [320.8K]
            ┣━━34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍（www.365exe.com）.pdf [1M]
            ┣━━35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位（www.365exe.com）.pdf [306.8K]
            ┣━━36. 说说信息流的前世今生（www.365exe.com）.pdf [220.3K]
            ┣━━37. 组建推荐团队及工程师的学习路径（www.365exe.com）.pdf [250.5K]
            ┣━━38. 推荐系统的参考阅读（www.365exe.com）.pdf [250.5K]
            ┗━━39.遇“荐”之后，江湖再见（www.365exe.com）.pdf [324.8K]



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感谢楼主分享

凸凸兔

极客时间 推荐系统三十六式-刑无刀

chennishizhu

5大模块梳理推荐系统知识脉络；

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期待365出现更多的好的学习资源

robinhood.l

谢谢站长的分享 期待新资源

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it224

回个帖子，下班咯~

lizhuo5383

前排支持下

Joan

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