个性化推荐算法实战（可用于毕设） BAT大牛亲授课程介绍(A000127)：
推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己的推荐算法体系。同时也可以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。
课程目录：
- 第1章 个性化推荐算法综述试看3 节 | 34分钟
- 个性化推荐算法综述部分，主要介绍个性化推荐算法综述，本课程内容大纲以及本课程所需要准备的编程环境与基础知识。
- 视频：1-1 个性化推荐算法课程导学 (12:22)试看
- 视频：1-2 个性化推荐算法综V L : 0 Y ] x q M述 (13:14)试看
- 视频：1-3 个性化召回算法综述 (08:11)试看
- 第2章 基于邻域的个性化召回算法LFf p Y O 2M6 节 | 90分钟
- 本章节重点介绍一种基于邻域的个性化召回算法，LFM。从LFM算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合5 P W P E z 2 \ I公开数据集，代码实战LFM算法。
- 视频：2-1 LFM算法综F = c ) 6述 (10:00)
- 视频：2-2 LFR ~ z : ? M C D :M算法的理论基础与公式推导 (14:44)
- 视频：2-3 基础工具函数的代码书写 (14:57)
- 视频：2-4 LFM算法训练数据抽取 (15:37)
- 视频：2-5 LFM模型训练 (1Q L Z V g9:24)
- 视频：2-6 基于LFM的用户个b e ( X D性化推荐与推荐结果分析 (14:23)
- 第3章 基于图的个6 3 \性化推荐召回算法personal rank7 节 | 85分钟
- 本章节重点介绍一种基于图的个性化推荐召回算法personal rank。从personalf M B rank算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公开数据集，代码实战personal rank算+ % u u l * 4 d S法的基础版本与矩阵升级版本。
- 视频：3-1 personal ra$ $ : E b Lnk算法的背景与物理意义 (11:03)
- 视频：3-2 personal rank 算法的数学公式推导 (09:43)
- 视频：3-3 代Q s 7 r 6 _ 2 !码构建用户物品二分图 (10:52)
- 视频：3-4 代码实2 [ @ ! W L 8 [ *战personal rank算法的基础版本 (21:20)
- 视频：3-5 代码实战personal rD y oank算法矩阵版本上 (16:5x W Q + U S = {6)\ A q _ p
- 视频：3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1 (02:10)
- 视频` [ l [ * i L：3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2 (11:58)
- 第4章 基于深度学习的个性化召回算法item2vec6 节 | 79分钟
- 本章节重点介绍一种基于深度学习的U B d & % z N q 7个性化召+ ` W ! @ _回算法item2vec。从item2vec的背景与物理~ | # ` A Q p @意义以及算法的主流程进G c Y M Q P行介绍。并对该算法依赖的模型word2vec数学原理进行浅析。最后结合公开数据集代码实战item2vec算法。# T b | z _ 7
- 视频：4-1 item2vec算法的背景与物理意义 (12N I Q 4 % g M ):53)
- 视频：4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理U n W u介绍 (15:59)
- 视频：4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍 (09:25)
- 视频：4-4 代码# 5 ? ^ N F f P生成P ] *item2vec模型所需训练数据 (08:25)
- 视频：4-5 word2vec运行参数介绍与item emb/ D b ~ U ]edding (14:56)
- 视频：4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理 (16:57)
- 第5章 基于内容的推荐方法content baH G K J l d qsed3 节 | 49分钟
- 本章节重点介绍一种基于内容的推荐方法content based。从content based算法的背景与主体流1 $ o / ( f Z程进行介绍。并代码实战content based算法。
- 视频：5-1 content~ ~ 0 based算法理论知识介绍 (11:44)
- 视频：5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写 (17:18)
- 视频：5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。 (Q J *19:08)
- 第6章 个性化召回算法总结与回顾1 节 | 11分D Z R ? e \ 7钟
- 本章节重点总结前面几章节介# . w E R J U j Q绍过的个性化召回算法。并介绍如何从离6 * ? 6 x b r线与在线两个大方面评估新增一种个性化召回算法时的收益。
- 视频：6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。 (10:34)
- 第7章 综述学习排序1 节 | 13分钟
- 综述学习排序的思路，S – E并介绍工业界排序架构以及本课程重点讲解的学习排序模型。
- 视频：7-1 学习排序综述 (12:01)
- 第8章 浅层排序模型逻辑回归10 节 | 159分钟
- 本章节重点介绍一种排序模型，逻辑回归模型。从逻辑回归模型的背景知识与数学原理进行介绍。并介绍样本选择与特征选p _ T \ w , m j c择相关知识。最后结合公开数据集。代码实战训练可用Q \ _的逻辑回归模型。
- 视频：8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍 (14:08)
- 视频：8-2 逻辑回归模型的数学原理 (13:47)
- 视频：8-3 样本选择与特征选择相关知识 (1~ W k k d3:36)
- 视频：8-4 代码实战LR之样本选择 (12:09)
- 视频：8-5 代码L s 0 b实战LRr \ G V之离散特征处理 (19:58)
- 视频：8-6, S C 代码实战LR之连续特征处+ C A C a理 (15:31)
- 视频：8-7 LR模型的训练 (13:33{ c = ] B D I)
- 视频：8-8 LR模型在测试数据集f R ? ! # %上表现-上 (17:38)
- 视频：8-9 LR模型在测试数据集上表现-下 (21:03)
- 视频：8-10 LR模型训练之组合特征介绍 (17:9 ( 101)
- 第9章 浅层排序模型gbdA U x Et9 节 | 125分钟
- 本章节重点介绍排序模型gbdt。分别介绍梯度提升树以及xgboost的数学原理。并介绍gbdt与LR模型的混合模型网络。最合结合公开数据集，代码U $ M ! & ^实战训练gbdt模型以及gbdt与LR混合模& ? t N ^ +型。
- 视频：9k n n ` C Y T N ~-1 背景知识介绍之决策L ` | j x t ) N树 (14:54)
- 视频：9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程 (14:12)
- 视频：9-3 xgboost数学原理介绍 (11:27)
- 视频：9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍 (07:25)
- 视频：9-5 代码训练gbdt模型 (16:27)
- 视频：9-6 gbdt模型最优参数选择 (10:23)
- 视频：9-7 代码训练gbdt与LR混合模型 (19:22)
- 视频：9-8 模型在测试数据集表现 上 (22:56)
- 视频：9-9 模型在测试数据集表现 下 (07:47)
- 第1l ~ { R y y 5 X Q0章 基于深度学习的排序模型wide and deep6 节 | 85分钟
- 本章节重点介绍一种基于深度学习的排序模型wide an+ u N r UdH 2 A j deh I 0ep。从wide and deep的网络结构与E r H I Y X u数学S 3 – 4 K ) z % \原理进行介绍。最后结合公开数据集。代码实战wd模型。8 1 e } Z M T
- 视频：10-1 背景知识介绍之什么是深度学习 (11:06)
- 视频：O * p Y y N t | Z10-2 DNN网络结构与反向传播算法4 5 F Y (17:23)
- 视频：10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍 (11:12)
- 视频：10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建 (16:00)
- 视频：10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建 (11:09)G , X u m M
- 视频：10-6 wdT L a Q 4 \ i l &模型的训练与模型在测试数据集上的表现 (17:17)
- 第11章 排序模型总结与回顾1 节 | 13分钟
- 本章节重点总结前面几章节所讲述的排序模型。并介绍如何在线与离线评估排序模型的表现。
- 视频：11-1 学习排序部分总结与回顾 (12:06)
- 第12章 本课b E _程回顾与Z / ) m b总结1 节 | 8分钟
- 本章节重点回顾本课程所讲述的所有内容。从个性化推荐算法离线架构与在线架X w & w l M y构两J w S H个大方面一起总结回顾课程的. p S :点滴。
- 视频：12-1A 3 k B Y q 个性化推荐算法实战课程总结与回顾 (07:11e i s 7)
文q t ; a T ^ 2件目录：
| ├─BAT大牛亲授-个性化推荐算法实战-399元-完结 |
| │ ├─第10章 基于深度学习的排序模型wide and deep |
| │ │ 10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4 |
| │ │ 10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4O % 7 R D k . |
| │ │ 10-Y k ( Q p E3 wZ , | ] U ; ?ide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4 |
| │ │ 10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4 |
| │ │ 10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4 |
| │ │ 10-6 wd模型的= P ( U : .训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4 |
| │ │ .html.url |
| │ │ |
| │ ├─第11章 排序模型总结与回顾 |
| │ │ 11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第12章 本课程回顾与总结 |
| │ │ 12-1 个性化推荐算法实战课程总p O Z .结与回顾-.mp} ( Z4 |
| │ │ |
| │ ├─第1章 个性化推荐算法综述 |
| │ │ 1-1 个性化推荐算法综_ 4 k b述.mp4 |
| │ │ 1-2 个性化召回算法综述.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM |
| │ │ 2-1 LFM算法综述.mp4H e ( Y 3 H |
| │ │ 2-2 LFM算法的理论基础与公式l 4 – J 3推导.mK . o e j ? K ! [p4 |
| │ │ 2-3 基础工具函数的代码书写.mp4 |
| │ │ 2-4 LFM算法训练数据抽取.mp4 |
| │ │ 2-5 LFM模型训练.mp4 |
| │ │ 2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析.z n I p ] t 4 M bmp4 |
| │ │ .htm+ J N A u q : =l.url |
| │ │ |
| │ ├─第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank |
| │ │ 3-1 personal rank算法的背景与物理意义} V * q J N.mp4 |
| │ │ 3-2 personal rank 算法的数学公式推导.mp4 |
| │ │ 3-3 代码构建用户物品二分图.mp4 |
| │ │ 3-4 代码实战personal rank算法的基u x F –础w $ Q v I版本.mp4 |
| │! H \ T U │ 3-5 代N [ ) \ K b b U ,码实战pei * ~ F N Krsonal rank算法矩阵版本上.mp4 |
| │5 4 2 │ 3-6 代码实战personal rau C @nk算法的矩阵版本下 -1.mp4 |
| │ │ 3-7 代码实战personal rav B @ ) H ) B Ink算法的矩阵版本下-2.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第4章y I ] + c r \ 7 = 基于深度学习的个性化召回算法item2vec |
| │ │ 4-1 item2vec算法的背景与物理意义.mp4 |
| │ │ 4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍.mp4 |
| │ │ 4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍.mp4 |
| │ │ 4-B w A 3 \ N q4 代码O v G b % C m A `生成item2vec模型所需训练数据.mp4 |
| │ │ 4-5 word2vec运行参数介绍与itemX ^ n s X [ embedding.mp4 |
| │ │ 4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与iteQ h y . lm2vec推荐流程梳理.mp4 |
| │, ` – │ |
| │ ├─第5章 基于T P / V * X / O内容的推荐方法content based |
| │ │ 5-1 content bas_ j [ I }ed算法理论知识介绍.mp4 |
| │ │ 5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写.mp4 |
| │ │ 5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 个性化召回算法总I p a n 9 P R f 5结与回顾 |
| │ │e q c & ~ : d _ 6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章 综述学习排序 |
| │^ s = = l + ( │ 7-1 学习排序综述.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8章 浅层排序模型逻辑回归 |
| │ │ 8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍.mp4 |
| │ │ 8-10 LR模型训练之组合特征介绍.mp4 |
| │ │ 8-2 逻辑回归模型的数学原理.mp4 |
| │ │ 8-3 样% s p ~ w W B D本选择与特征选择相关知识.mp4 |
| │ │ 8-4 代码实战LR之样本选择.mp4 |
| │ │ 8-5 代码实战LR之离散特征处理.mp4 |
| │ │ 8-6 代码实战LR之连续特征处理.mp4 |
| │ │ 8-7 LR模型的训练.mp4 |
| │ │ 8-8 LR模型在测试数据集上表现-上.mp4 |
| │ │ 8-9 LR模型在测试数据集上表现-下.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第9章 浅层排序模型K N a b Egbdt |
| │ │ 9-1 背景知识介绍之决策树.mR % _ % V ~ | ] (p4 |
| │ │ 9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程.mp4 |
| │ │ 9-3# . N T D ! xgboost数学原理u , ? # r介绍.mp4 |
| │ │ 9-4 gbdt与LR混合模P + \ v $ 2 u g型网络介绍.mp4 |
| │ │ 9-) ? A D e ;5 代码训练gbdt模型.mp4 |
| │ │ 9-6 gbdt模型最优参数选择.mp4 |
| │ │ 9-7 代码训练gbdt与LR混合模型.mp4 |
| │ │ 9-8 模型在测试数据集表现 上.mp4 |
| │ │ 9-9 模型在测试数据集表现 下.mp4 |
| │ │ |
| │ └─资料 |
| │ │ personal_recomm1 ? e ] R C ~endation-master.zip |
| │ │ 个性化推荐算法实战.rar |
| │ │ |
| │ └─personal_recommendation |
| │ ├─ContentBased |
| │ │ ├─production |
| │ │ └─util |
| │ │ read.pu 4 z [ @ ] _yJ C 6 |
| │ │ __init_B 2 ) O L a f i_.py |
| │ │ |
| │ └─Item2Vec |
| │ │ ReadMe |
| │ │ |
| │ ├─bin |
| │ │ word2vec |
| │ │ |
| │ └─data |
| │ item_vec0 & 8 n_bk.tx^ o v %t |
| │ item_vec.txt |
| │ movies.txt |
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