结课测试 | 推荐系统的这些知识，你都掌握了吗？
结束语 | 遇“荐”之后，江湖再见
加餐 | 推荐系统的参考阅读
36 | 组建推荐团队及工程师的学习路径
35 | 说说信息流的前世今生
34 | 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位
33 | 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍
32 | 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防
31 | 推荐系统的测试方法及常用指标介绍
30 | 推荐系统服务化、存储选型及API设计
29 | 让数据驱动落地，你需要一个实验平台
28 | 让你的推荐系统反应更快：实时推荐
27 | 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素
26 | 总览推荐架构和搜索、广告的关系
25 | Netflix个性化推荐架构
24 | 典型的信息流架构是什么样的
23 | 推荐候选池的去重策略
22 | 实用的加权采样算法
21 | 构建一个科学的排行榜体系
20 | 用RNN构建个性化音乐播单