课程打破传统推荐算法教学“重理论、轻实战”的局限，采用“基础架构筑基—>特征工程与线上服务—>深度推荐模型进阶—>前沿架构与评估实战”的五驱全链路教学模型。课程从深度学习推荐系统的经典技术架构起步，深入讲解SparrowRecSys工业级推荐系统的蓝图设计。随后重点攻坚特征工程（Embedding、Graph Embedding）、线上高并发服务搭建（Redis、Jetty Server）及召回层核心逻辑。课程后半部分硬核攻坚深度学习推荐模型，系统掌握Embedding+MLP、Wide&Deep、NeuralCF、DeepFM、注意力机制及强化学习在推荐系统中的应用，最终通过YouTube、阿里巴巴、美团等一线巨头的经典架构拆解实现技术闭环。这不仅是算法模型的堆砌，更是对“系统架构思维、工程落地能力、业务技术直觉”三位一体能力的深度重塑，助你从一名算法初学者蜕变为具备核心竞争力的工业级推荐系统架构师。
课程目录：
+—01-开篇词 (1讲)
| 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.html
| 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.m4a
| 开篇词｜从0开始搭建一个深度学习推荐系统.pdf
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+—02-基础架构篇 (3讲)
| 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.html
| 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.m4a
| 01｜深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？.pdf
| 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.html
| 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.m4a
| 02｜SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？.pdf
| 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.html
| 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.m4a
| 03｜深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？.pdf
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+—03-国庆策划 (2讲)
| 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.html
| 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.m4a
| 国庆策划丨关于深度学习推荐系统，我有这些资料想推荐给你.pdf
| 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.html
| 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.m4a
| 国庆策划丨深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？.pdf
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+—04-特征工程篇 (6讲)
| 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.html
| 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.m4a
| 04｜特征工程：推荐系统有哪些可供利用的特征？.pdf
| 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.html
| 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.m4a
| 05｜特征处理：如何利用Spark解决特征处理问题？.pdf
| 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.html
| 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.m4a
| 06｜Embedding：所有人都在谈的Embedding技术到底是什么？.pdf
| 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.html
| 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.m4a
| 07｜Embedding进阶：如何利用图结构数据生成GraphEmbedding？.pdf
| 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.html
| 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.m4a
| 08｜Embedding实战：如何使用Spark生成Item2vec和GraphEmbedding？.pdf
| 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.html
| 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.m4a
| 答疑丨基础架构篇+特征工程篇常见问题解答.pdf
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+—05-线上服务篇 (7讲)
| 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.html
| 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.m4a
| 09｜线上服务：如何在线上提供高并发的推荐服务？.pdf
| 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.html
| 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.m4a
| 10｜存储模块：如何用Redis解决推荐系统特征的存储问题？.pdf
| 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.html
| 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.m4a
| 11｜召回层：如何快速又准确地筛选掉不相关物品？.pdf
| 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.html
| 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.m4a
| 12丨 局部敏感哈希：如何在常数时间内搜索Embedding最近邻？.pdf
| 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.html
| 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.m4a
| 13丨 模型服务：怎样把你的离线模型部署到线上？.pdf
| 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.html
| 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.m4a
| 14丨 融会贯通：SparrowRecSys中的电影相似推荐功能是如何实现的？.pdf
| 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.html
| 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.m4a
| 答疑丨 线上服务篇留言问题详解.pdf
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+—06-推荐模型篇 (12讲)
| 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.html
| 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a
| 15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
| 16丨 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？.html
| 16丨 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？.m4a
| 16丨 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？.pdf
| 17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.html
| 17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
| 17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a
| 18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a
| 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.html
| 18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
| 19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a
| 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.html
| 19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
| 20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.html
| 20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
| 20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a
| 21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a
| 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.html
| 21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
| 22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
| 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html
| 22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
| 23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a
| 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.html
| 23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf
| 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.html
| 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a
| 模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.pdf
| 模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.html
| 模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf
| 模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a
| 特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html
| 特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf
| 特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a
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+—07-模型评估篇 (5讲)
| 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.html
| 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.m4a
| 24丨离线评估：常用的推荐系统离线评估方法有哪些？.pdf
| 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.html
| 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.m4a
| 25丨评估指标：我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏？.pdf
| 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.html
| 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.m4a
| 26丨在线测试：如何在推荐服务器内部实现AB测试？.pdf
| 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.html
| 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.m4a
| 27丨评估体系：如何解决AB测试资源紧张的窘境？.pdf
| 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.html
| 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.m4a
| 特别加餐丨TensorFlow的模型离线评估实践怎么做？.pdf
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+—08-前沿拓展篇 (6讲)
| 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.html
| 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.m4a
| 28丨业界经典：YouTube深度学习推荐系统的经典架构长什么样？.pdf
| 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.html
| 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.m4a
| 29丨图神经网络：Pinterest是如何应用图神经网络的？.pdf
| 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.html
| 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.m4a
| 30丨流处理平台：Flink是如何快速识别用户兴趣，实现实时推荐的？.pdf
| 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.html
| 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.m4a
| 31丨模型迭代：阿里巴巴是如何迭代更新推荐模型的？.pdf
| 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.html
| 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.m4a
| 32丨强化学习案例：美团是如何在推荐系统中落地强化学习的？.pdf
| 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.html
| 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.m4a
| 33丨技术权衡：解决方案这么多，哪个最合适？.pdf
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\—09-结束语 (2讲)
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.html
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.m4a
34丨结束语丨深度学习时代需要什么样的推荐工程师？.pdf
35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.html
35丨期末考试丨“深度学习推荐系统”100分试卷等你来挑战！.pdf
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