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├─ 14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.mp3 - 12.3M
├─ 12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？.mp3 - 10.1M
├─ 19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.pdf - 2M
├─ 22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.pdf - 2.1M
├─ 23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.md - 21.9KB
├─ 20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.md - 13.5KB
├─ 23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐.pdf - 3M
├─ 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.md - 15.2KB
├─ 20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征.pdf - 2.5M
├─ 18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.pdf - 2.4M
├─ 19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典.md - 18.4KB
├─ 22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）.md - 21.5KB
├─ 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.mp3 - 14.6M
├─ 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.mp3 - 14.3M
├─ 21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.md - 12.5KB
├─ 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.mp3 - 15.8M
├─ 21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）.pdf - 1.9M
├─ 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.mp3 - 11.8M
├─ 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.pdf - 4.1M
├─ 11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？.mp3 - 8.2M
├─ 08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.mp3 - 14.2M
├─ 16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？.md - 18.3KB
├─ 10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？.mp3 - 15M
├─ 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.md - 17.7KB
├─ 17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？.pdf - 3.7M
├─ 18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？.md - 10KB
├─ 13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？.pdf - 2.4M
├─ 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.pdf - 2.9M
├─ 09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？.mp3 - 11.6M
├─ 08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？.pdf - 12.7M
├─ 14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务.pdf - 2.6M
├─ 15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？.md - 18.8KB
├─ 开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.pdf - 2.3M
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├─ 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.pdf - 1.6M
├─ 27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.mp3 - 10.5M
├─ 30｜推荐系统的后处理及日志回采.md - 10.9KB
├─ 25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.mp3 - 13.3M
├─ 特别放送｜知识回顾（下）.md - 6KB
├─ 28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.md - 19.4KB
├─ 开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统.md - 9.4KB
├─ 29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略.mp3 - 12M
├─ 特别放送｜知识回顾（上）.md - 4.1KB
├─ 特别放送｜知识回顾（上）.mp3 - 2.9M
├─ 28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动.mp3 - 16.7M
├─ 30｜推荐系统的后处理及日志回采.pdf - 2M
├─ 特别放送｜知识回顾（上）.pdf - 5.1M
├─ 25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？.pdf - 1.9M
└─ 27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？.pdf - 2.6M
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