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极客手把手带你搭建推荐系统，由优库it资源网整理发布。本课提供一整套推荐系统的工程化方案，带你从获取真实的原始数据开始，通过数据处理、特征采集、内容画像、用户画像等一系列步骤，最终把整个系统部署和发布到 Linux 系统上。同时，这门课程采用环环相扣的讲解方式：前面讲到的内容，一定是后面的系统搭建中的一步。通过这个方式，你能有效掌握推荐系统的全流程，避免“一学就会，一用就废”。
架构篇
为你提供了解推荐系统概念和功能宏观视角。以 Netflix 系统为例，带你推荐系统的工作原理，展示推荐系统的运作流程和优化策略，从而让你对推荐系统的实践应用有一个整体认识。
数据篇
深入探讨推荐系统所依赖的数据处理流程。先学习爬虫和数据库的原理和使用方法，然后从新闻网站中爬取数据，将它们作为我们的原始数据集。接下来，使用 NLP、Python 等技术对数据进行简单的特征工程处理，形成内容画像系统。
召回篇：基于规则的召回
利用数据篇得到的数据，进行一些基于规则的召回。在讲解什么是召回、为什么需要召回以及召回的种类的同时，深入研究召回对于推荐系统的影响，以及如何选择最优的召回策略。
服务搭建篇
将数据拼装后，绑定到界面进行内容推荐。本章将为你提供一个简单的推荐系统 Web 界面，带领你在这个界面的基础上调用 Flask 提供的 webservice 接口，完成内容推荐。
召回篇：经典召回算法
深入探讨包括协同过滤、基于 Embedding 的召回以及基于深度学习的召回等一系列经典召回算法，针对这些算法做不同的特征处理，并将它们与数据库、数据集结合起来。
排序篇
讲解经典排序算法，包括 GBDT、LR、DeepFM、重排序等，充分利用现有数据，与上一章的推荐系统流程结合，用真实案例加深你对这些算法特点及适用场景的理解。
部署篇
带你使用 TensorFlow Serving 来进行服务的部署和搭建，完成一个真正的企业级推荐系统。此外，还会对推荐系统进行一个整体的回顾，带你从全局视角来观察企业级推荐系统如何在线上运作。
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├── [ 31M] 01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.mp3
├── [3.5M] 01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？.pdf
├── [ 26M] 02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.mp3
├── [3.1M] 02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？.pdf
├── [ 20M] 03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.mp3
├── [1.7M] 03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？.pdf
├── [ 22M] 04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.mp3
├── [3.3M] 04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？.pdf
├── [ 17M] 05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.mp3
├── [2.2M] 05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？.pdf
├── [ 22M] 06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.mp3
├── [3.7M] 06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？.pdf
├── [ 28M] 07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.mp3
├── [5.8M] 07｜数据获取：什么是Scrapy框架？.pdf
├── [ 28M] 08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3
├── [ 13M] 08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf
├── [ 23M] 09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3
├── [4.1M] 09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.pdf
├── [ 30M] 10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3
├── [3.8M] 10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.pdf
├── [ 16M] 11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3
├── [2.4M] 11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.pdf
├── [ 20M] 12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3
├── [2.8M] 12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.pdf
├── [ 29M] 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3
├── [2.5M] 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf
├── [ 25M] 14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3
├── [2.6M] 14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf
├── [ 29M] 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3
├── [2.9M] 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf
├── [ 32M] 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3
├── [4.2M] 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf
├── [ 12M] 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3
├── [3.8M] 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf
├── [ 11M] 18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.mp3
├── [2.4M] 18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf
├── [ 17M] 19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.mp3
├── [2.1M] 19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf
├── [ 15M] 20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.mp3
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├── [2.6M] 20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf
├── [ 13M] 21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.mp3
├── [2.0M] 21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf
├── [9.4M] 22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.mp3
├── [2.2M] 22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf
├── [ 12M] 23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.mp3
├── [3.1M] 23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf
├── [ 14M] 24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典.mp3
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├── [ 13M] 25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3
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├── [ 13K] 26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.md
├── [ 13M] 26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？.mp3
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├── [ 10M] 27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3
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├── [ 17M] 28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3
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├── [ 11K] 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.md
├── [ 12M] 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3
├── [ 53K] 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf
├── [ 11K] 30｜推荐系统的后处理及日志回采.md
├── [ 12M] 30｜推荐系统的后处理及日志回采.mp3
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├── [ 20M] 开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.mp3
├── [ 53K] 开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf
├── [457K] 期末测试｜来赴一场满分之约！.pdf
├── [2.9M] 特别放送｜知识回顾（上）.mp3
├── [ 53K] 特别放送｜知识回顾（上）.pdf
├── [4.8M] 特别放送｜知识回顾（下）.mp3
├── [7.4M] 特别放送｜知识回顾（下）.pdf
├── [2.8M] 特别放送｜知识回顾（中）.mp3
├── [ 53K] 特别放送｜知识回顾（中）.pdf
├── [7.0M] 结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.mp3
└── [1.0M] 结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？.pdf
