louzefeng d3828a7aee mod		2024-07-11 05:50:32 +00:00
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058 | 简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
059 | 简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
060 | 简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
061 | 基于隐变量的模型之一：矩阵分解.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
062 | 基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
063 | 基于隐变量的模型之三：分解机.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
064 | 高级推荐模型之一：张量分解模型.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
065 | 高级推荐模型之二：协同矩阵分解.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
066 | 高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
070 | 推荐系统评测之一：传统线下评测.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
071 | 推荐系统评测之二：线上评测.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
072 | 推荐系统评测之三：无偏差估计.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
073 | 现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
074 | 现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
075 | 现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
076 | 基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
077 | 基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
078 | 基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块.md	mod	2024-07-11 05:50:32 +00:00