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概要03：搜索引擎的评价指标
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概要04：搜索引擎的链路（查询词处理、召回、排序）
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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）
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概要01：搜索引擎的基本概念
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相关性02：评价指标（AUC、正逆序比、DCG）
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相关性05：BERT模型 (Part 2) - 模型训练
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推荐系统涨指标的方法01：概述
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相关性01：搜索相关性的定义与分档
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概要03：推荐系统的AB测试
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相关性03：文本匹配（TF-IDF、BM25、词距）
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召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF）
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相关性04：BERT模型 (Part 1) - 模型结构、线上推理
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物品冷启01：优化目标 & 评价指标
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推荐系统涨指标的方法03：排序模型
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概要02：推荐系统的链路
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推荐系统涨指标的方法02：召回
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推荐系统涨指标的方法05：特殊用户人群
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推荐系统涨指标的方法06：交互行为（关注、转发、评论）
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召回02：Swing 模型
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推荐系统涨指标的方法04：多样性
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召回06：双塔模型——模型结构、训练方法
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排序01：多目标模型
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召回03：基于用户的协同过滤（UserCF）
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物品冷启03：聚类召回
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Few-Shot Learning (1/3): 基本概念
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召回04：离散特征处理
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排序03：预估分数融合
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排序06：粗排模型
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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础
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2-3: 跳跃列表 Skip List
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行为序列01：用户历史行为序列建模
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RNN模型与NLP应用(8/9)：Attention (注意力机制)
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召回10：Deep Retrieval 召回
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召回08：双塔模型——线上服务、模型更新
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重排01：物品相似性的度量、提升多样性的方法
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排序05：排序模型的特征
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召回09：双塔模型+自监督学习
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特征交叉01：Factorized Machine (FM) 因式分解机
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神经网络结构搜索 (1/3): 基本概念和随机搜索 Neural Architecture Search: Basics & Random Search
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物品冷启05：流量调控
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重排05：DPP 多样性算法（下）