分8个部分讲解推荐系统：基础知识、召回、排序交叉结构、用户行为序列、多样性、物品冷启动、涨指标的方法。 课件和讲义： https://github.com/wangshusen/Recomme...
Solving a Truss Structure Linear Algebra Problem in MATLAB (1/2)
The Three Body Problem - An Approximation of Reality in Matlab
sikica sudbina je moja u rukama njenim
Solving Boundary Value Problems Using MATLAB
Rs 2300 MOMOS | CHEAP VS EXPENSIVE FOOD CHALLENGE | VEGGIE PAAJI
Ишкиннин аалчызы Хундуткелдиг Уржанай Долаан башкы
How to solve the Rosenbrock optimization problem in Matlab with fminunc
MathWorks Documentation-Based Problem Design with GenAI
相关性05：BERT模型 (Part 2) - 模型训练
相关性04：BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理
相关性03：文本匹配（TF-IDF、BM25、词距）
相关性02：评价指标（AUC、正逆序比、DCG）
相关性01：搜索相关性的定义与分档
概要04：搜索引擎的链路（查询词处理、召回、排序）
概要03：搜索引擎的评价指标
概要02：相关性、内容质量、时效性、个性化（决定搜索满意度的因素）
概要01：搜索引擎的基本概念
推荐系统公开课——8小时完整版，讲解工业界真实的推荐系统
涨指标的方法06：交互行为（关注、转发、评论）
涨指标的方法05：特殊用户人群
涨指标的方法04：多样性
涨指标的方法03：排序模型
涨指标的方法02：召回
涨指标的方法01：概述 【禁止搬运】
召回10：Deep Retrieval 召回 【禁止搬运】
召回12：曝光过滤 & Bloom Filter
召回09：双塔模型+自监督学习
概要03：推荐系统的AB测试
重排05：DPP 多样性算法（下）
重排04：DPP 多样性算法（上）
重排03：业务规则约束下的多样性算法
重排02：MMR 多样性算法（Maximal Marginal Relevance）