├── 01-开篇词 (1讲)/
│ ├── 00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.html
│ ├── 00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.mp3
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├── 02-第1章 概念篇 (3讲)/
│ ├── 【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.html
│ ├── 【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
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│ ├── 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.html
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│ ├── 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.html
│ ├── 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
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├── 03-第2章 原理篇 (20讲)/
│ ├── 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.html
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│ ├── 【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.html
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│ ├── 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.html
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│ ├── 【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.html
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│ ├── 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.html
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│ ├── 【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.html
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│ ├── 【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.html
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│ ├── 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.html
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│ ├── 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.html
│ ├── 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3
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│ ├── 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.html
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│ ├── 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.html
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│ ├── 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.html
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│ ├── 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.html
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│ ├── 【内容推荐】从文本到用户画像有多远.html
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│ ├── 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.html
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│ ├── 【其他应用算法】实用的加权采样算法.html
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│ ├── 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.html
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│ ├── 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.html
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├── 04-第3章 工程篇 (10讲)/
│ ├── 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.html
│ ├── 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3
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│ ├── 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.html
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│ ├── 【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.html
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│ ├── 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.html
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│ ├── 【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.html
│ ├── 【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3
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│ ├── 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.html
│ ├── 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3
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│ ├── 【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.html
│ ├── 【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3
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│ ├── 【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.html
│ ├── 【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3
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│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.html
│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3
│ ├── 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf
│ ├── 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.html
│ ├── 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
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├── 05-第4章 产品篇 (3讲)/
│ ├── 【产品篇】说说信息流的前世今生.html
│ ├── 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
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│ ├── 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.html
│ ├── 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
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│ ├── 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.html
│ ├── 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
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├── 06-尾声与参考阅读 (2讲)/
│ ├── 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.html
│ ├── 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3
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│ ├── 推荐系统的参考阅读.html
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