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01_内容介绍.mp4
02_推荐系统概念.mp4
03_推荐和web区别.mp4
04_大数据lambda架构介绍.mp4
05_推荐算法架构.mp4
06_推荐整体流程说明.mp4
07_推荐模型构建流程.mp4
08_协同过滤的基本思路.mp4
09_相似度计算的方法.mp4
10_协同过滤通过杰卡德相似度计算推荐结果案例.mp4
11_协同过滤_连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度.mp4
12_基于模型的协同过滤算法.mp4
13_基于模型的推荐算法_矩阵分解.mp4
14_推荐系统的评估_准确性和覆盖率.mp4
15_推荐系统的评估_探索与利用问题.mp4
16_推荐系统的评估实践.mp4
17_推荐系统的冷启动_用户冷启动.mp4
18_推荐系统的冷启动_物品冷启动和系统冷启动.mp4
19_基于内容推荐介绍.mp4
20_基于内容推荐和基于物品协同过滤区别.mp4
21_电影评分预测案例_思路分析.mp4
22_电影评分预测案例_关键代码实现.mp4
23_电影评分预测案例_基于物品的协同过滤.mp4
24_内容回顾.mp4

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