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基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程

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01-推荐系统与大数据的关系
101-大数据应用案例
102-大数据技术框架
103-推荐系统的技术栈
104-课程的基础要求和安排

02-认识推荐系统
201-什么是推荐系统
202-推荐系统的应用案例
203-推荐系统的评测方法
204-推荐系统的评测指标

03-推荐系统设计
301-推荐系统的设计
302-用户界面的重要性

04-大数据lambda架构
401-什么是lambda架构
402-Lambda架构之批处理层
403-Lambda架构之实时处理层
404-Lambda架构之服务层
405-大数据平台快速部署-实践
406-配置Mysql和Redis-实践
407-安装Kafka-实践
408-安装测试Spark-实践

05-用户画像系统
501-什么是用户画像
502-用户画像的数学描述
503-用户画像系统流程
504-用户画像系统架构
505-用户标签使用案例
506-算法和模型的评价
507-SparkML代码实现
508-代码实例1之模型训练及参数设置-实践
509-代码实例1之参数设置及模型测试-实践
510-代码实例2之使用管道
511-代码实例2之使用管道-实践
512-代码实例3之模型调优
513-代码示例3之模型调优-实践
514-代码示例4之模型调优-实践
515-用户画像系统应用

06-推荐算法
601-推荐模型构建流程
602-推荐算法概述
603_基于协同过滤的推荐算法
604_相似度的计算
605_基于模型的方法
606_协同过滤的实现
607-推荐系统冷启动问题
608-推荐案例实践准备
609-推荐案例IDE环境配置-实践

07-Mahout推荐算法实战
701-Mahout概述
702_Mahout推荐系统组件
703-Mahout推荐系统评估
704-Mahout开发环境部署-实践
705-Mahout推荐实例1之偏好数组-实践
706-Mahout推荐实例2之数据模型-实践
707-Mahout推荐实例3之构建模型-实践
708-Mahout推荐实例4之模型评估1-实践
709-Mahout推荐实例5之模型评估2-实践
710-Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践
711-Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践
712-Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践
713-Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践
714-Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践
715-Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践
716-Mahout推荐实战-实践

08-Spark推荐算法实战
801-Mahout推荐实战补充-实践
802-Spark MLlib概述
803-MLlib推荐算法介绍
804-MLlib推荐算法实战
805-MLlib推荐实例之定义解析函数-实践
806_MLlib推荐实例之探索DataFrame-实践
807-MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践
808-MLlib推荐实例之模型评估-实践
809-推荐实战之开发环境准备-实践
810-推荐实战之实现用户评分函数-实践
811-推荐实战之实现计算RMSE函数-实践
812-推荐实战之参数设置及数据加载-实践
813-推荐实战之用户调查及数据拆分-实践
814-推荐实战之模型训练及评估-实践
815-推荐实战之个性化推荐-实践
816-推荐实战之测试部署-实践

09-推荐系统与Lambda架构
901-推荐系统与Lambda架构
902_推荐系统数据收集背景
903-FlumeNG数据收集系统
904-Web日志数据采集Flume部署配置-实践
905-Web日志数据采集Flume运行测试-实践
906_Sqoop数据收集工具
907-Sqoop收集账户数据-实践
908-HDFS数据存储系统
909-上传知识库文档到HDFS
910-HBase数据库存储系统
911-加载并访问Hbase的评分数据-实践
912-推荐系统综合实战
913-推荐系统离线层实现-实践
914-推荐系统服务层实现-实践
915-推荐系统实时层实现-实践
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