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23 小节
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约 2.9小时
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目录
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课程内容
已完结
1
开篇 | 为什么要学习推荐系统?
学习时长: 4分28秒
试学
2
基础篇:一个好推荐系统的标准及依赖
学习时长: 6分39秒
试学
3
基础篇:推荐系统的技术发展路径
学习时长: 10分56秒
4
基础篇:推荐系统的技术地基
学习时长: 17分
试学
5
整体篇:推荐系统的最佳范式
学习时长: 2分42秒
6
整体篇:如何做好特征工程?
学习时长: 11分40秒
7
整体篇:如何构建样本库?
学习时长: 6分32秒
8
整体篇:评估方法
学习时长: 7分31秒
9
召回篇:召回在推荐中的作用
学习时长: 4分36秒
10
召回篇:Hot& 画像类
学习时长: 6分51秒
11
召回篇:行为类
学习时长: 7分34秒
12
召回篇:模型类
学习时长: 6分30秒
13
粗排篇:粗排在推荐中的作用
学习时长: 1分56秒
14
粗排篇:GBDT+LR
学习时长: 6分3秒
15
粗排篇:FM
学习时长: 5分51秒
16
精排篇:精排在推荐中的作用
学习时长: 5分1秒
试学
17
精排篇:DeepLearning
学习时长: 14分
18
精排篇:多目标
学习时长: 7分43秒
19
精排篇:知识蒸馏
学习时长: 12分24秒
20
精排篇:重排
学习时长: 3分50秒
21
策略篇:EE& 冷启保量
学习时长: 13分20秒
22
策略篇:数据挖掘
学习时长: 10分3秒
23
结束语
学习时长: 1分26秒
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