深度学习推荐系统实战DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？ NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？ Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？ 技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？ 结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？ 离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？ 流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？ 模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？ 评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？ 评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？ 强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习 强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？ 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？ 实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？ 图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？ 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？ 业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？ 在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？ 注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？ 
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