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BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战

BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战

添加时间：2021-03-05 05:46:49
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    【课程目录】



    第1章 个性化推荐算法综述



    1-1 个性化推荐算法综述

    1-2 个性化召回算法综述



    第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM



    2-1 LFM算法综述

    2-2 LFM算法的理论基础与公式推导

    2-3 基础工具函数的代码书写

    2-4 LFM算法训练数据抽取

    2-5 LFM模型训练

    2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析



    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

    3-2 personal rank 算法的数学公式推导

    3-3 代码构建用户物品二分图

    3-4 代码实战personal rank算法的基础版本

    3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本



    第4章 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

    4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍

    4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍

    4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据

    4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding

    4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理



    第5章 基于内容的推荐方法content based



    5-1 content based算法理论知识介绍

    5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写

    5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。



    第6章 个性化召回算法总结与回顾



    6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。



    第7章 综述学习排序



    7-1 学习排序综述



    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

    8-2 逻辑回归模型的数学原理

    8-3 样本选择与特征选择相关知识

    8-4 代码实战LR之样本选择

    8-5 代码实战LR之离散特征处理

    8-6 代码实战LR之连续特征处理

    8-7 LR模型的训练

    8-8 LR模型在测试数据集上表现

    8-9 LR模型训练之组合特征介绍



    第9章 浅层排序模型gbdt



    9-1 背景知识介绍之决策树

    9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程

    9-3 xgboost数学原理介绍

    9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍

    9-5 代码训练gbdt模型

    9-6 gbdt模型最优参数选择

    9-7 代码训练gbdt与LR混合模型

    9-8 模型在测试数据集表现

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