深度之眼-推荐系统1V多项目小班

深度之眼是一家专注于推荐系统领域的在线教育平台，推出了名为”推荐系统1V多项目小班”的课程，旨在帮助学员深入了解推荐系统的原理、方法和实践。

“推荐系统1V多项目小班”课程的特点如下：

1. 小班制教学：该课程采用小班制教学，每个班级中的学员人数较少，以便更好地保持学员和教师之间的互动和交流，提高学习效果。

2. 多个项目实战：课程中设计了多个推荐系统项目实战，通过实际案例讲解，学员可以学习如何设计、搭建和优化不同类型的推荐系统，如基于内容、协同过滤、深度学习等。

3. 知名讲师团队：该课程由深度之眼平台的专业讲师团队授课，团队成员都具备丰富的推荐系统实战经验和教学经验，能够提供专业的指导和支持。

4. 知识点深度剖析：课程内容涵盖了推荐系统的基础知识、常用算法和模型、评估方法、实时推荐等方面，通过深度剖析每个知识点，帮助学员全面掌握推荐系统的核心概念和方法。

5. 实践与实战：课程注重实践，学员将参与到项目实战中，通过实际操作和实验，掌握推荐系统的开发流程和常见问题解决方法。

6. 课后辅导和讨论：学员可以通过讨论群和在线辅导的方式与讲师和其他学员进行互动交流，解答问题，分享经验和观点。

总体而言，”推荐系统1V多项目小班”课程通过理论讲解、项目实战和互动交流的方式，帮助学员全面了解推荐系统的核心概念和方法，并掌握实际应用技巧。该课程适合对推荐系统有一定了解基础的学员，希望在实战中提升推荐系统开发能力的人士。

课程截图：

├── 1-1_Part01：推荐系统基础课/
│ ├── 1-1_课程资料
│ ├── 1-2_11推荐系统的起源与应用
│ ├── 1-3_12推荐系统的架构
│ ├── 1-4_211倒排索引
│ ├── 1-5_212用户协同过滤
│ ├── 1-6_213物品协同过滤
│ ├── 1-7_214隐语义模型
│ ├── 1-8_221基础推荐算法下-0
│ ├── 1-9_222基础推荐算法下-1
│ ├── 1-10_311深度推荐算法上-0
│ ├── 1-11_312深度推荐算法上-1
│ ├── 1-12_321深度学习推荐算法(下)
│ ├── 1-13_322深度学习推荐算法(下)1
│ ├── 1-14_41embedding技术
│ ├── 1-15_42word2vec
│ ├── 1-16_43item2vec_graph
│ ├── 1-17_51特征工程
│ ├── 1-18_52模型与特征实时性
│ ├── 1-19_53策略与优化目标设定
│ ├── 1-20_61冷启动问题概述
│ ├── 1-21_62汤普森UCB
│ ├── 1-22_63Lin_UCB
│ ├── 1-23_71推荐系统的工程实现
│ ├── 1-24_72推荐系统的评估
│ ├── 1-25_81国外推荐系统前沿实践
│ ├── 1-26_82国内推荐系统前沿实践
│ ├── 1-27_91课程总结
│ └── 1-28_92职业发展
├── 1-2_Part02：入门实战/
│ ├── 1-1_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）
│ ├── 1-2_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）
│ └── 1-3_第1节：推荐系统的整体架构
├── 1-3_Part03：进阶实战/
│ ├── 1-1_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）
│ ├── 1-2_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）
│ ├── 1-3_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）
│ └── 1-4_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）
├── 1-4_Part04：高阶实战/
│ ├── 1-1_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）
│ ├── 1-2_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）
│ ├── 1-3_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）
│ └── 1-4_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）
├── 1-5_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用/
│ ├── 1-1_第4节：tensorflow工程化实践
│ ├── 1-2_第3节：编码实训课
│ ├── 1-3_第2节：基于注意力的推荐模型
│ └── 1-4_第1节：基于CNN和RNN计算词权重
├── 1-6_Part05：拓展：三、搜索引擎的核心技术/
│ ├── 1-1_第4节：搜索服务
│ ├── 1-2_第3节：query解析搜索排序
│ ├── 1-3_第2节：正排索引
│ └── 1-4_第1节：倒排索引
├── 1-7_Part05：拓展：二、图算法在推荐业务中的应用/
│ ├── 1-1_拓展实战复盘答疑
│ ├── 1-2_第5节：MLflow
│ ├── 1-3_第4节：推荐系统架构
│ ├── 1-4_第3节：图卷积网络
│ ├── 1-5_第2节：GraphEmbedding之node2vec和SDNE
│ └── 1-6_第1节：GraphEmbedding之LINE
├── 1-8_推荐系统论文课/
│ ├── 1-1_资料下载
│ ├── 1-2_1CAN泛读
│ ├── 1-3_2CAN精读
│ ├── 1-4_3CAN代码项目实践
│ ├── 1-5_4MIND泛读
│ ├── 1-6_5MIND精读
│ ├── 1-7_6MIND代码项目实践
│ ├── 1-8_7PLE泛读
│ ├── 1-9_8PLE精读
│ ├── 1-10_9PLE代码项目实践
│ ├── 1-11_10DAT泛读
│ ├── 1-12_11DAT精读
│ ├── 1-13_12DAT代码项目实践
│ ├── 1-14_13FIBINET泛读
│ ├── 1-15_14FIBINET精读
│ └── 1-16_15FIBINET代码项目实践
├── 1-9_Part06：就业面试指导/
│ ├── 1-1_第3节：认识算法岗-推荐算法工程师
│ ├── 1-2_重新认识简历及其撰写方法
│ └── 1-3_算法工程师面试准备
└── 推荐系统1v多会议沟通/
├── 1-1_推荐系统1v多会议沟通（1）
├── 1-2_推荐系统1v多会议沟通（2）
├── 1-3_推荐系统1v多会议沟通（3）
├── 1-4_推荐系统1v多会议沟通（4）
├── 1-5_推荐系统1v多会议沟通（5）
├── 1-6_推荐系统1v多会议沟通（6）
课件资料汇总
└── 资料代码/