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01基于大数据技术推荐系统算法案例实战视频教

 

1.01大数据应用案例.mp4

1.02_大数据技术框架.mp4

1.03_推荐系统的技术栈.mp4

1.04_课程的基础要求和安排.mp4

2.01_ _什么是推荐系统（处理） .mp4

3.01_推荐系统的设计（1）.mp4

3.01_推荐系统的设计.mp4

3.02_用户界面的重要性（1）.mp4

3.02_用户界面的重要性.mp4

4.01_什么是lambda架构.mp4

4.02_ Lambda架构之批处理层.mp4

4.03_ _Lambda架构之实时处理层.mp4

4.04_ Lambda架构之服务层.mp4

5.01_什么是用户画像.mp4

5.02_用户画像的数学描述.mp4

5.03_用户画像系统流程.mp4

5.04_用户画像系统架构.mp4

5.05_用户标签使用案例.mp4

5.06_算法和模型的评价.mp4

5.07_ SparkML代码实现.mp4

5.08_代码实例1之模型训练及参数设置实践.mp4

5.09代码实例1之参数设置及模型测试实践.mp4

5.10_代码实例2之使用管道.mp4

5.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4

5.12_代码实例3之模型调优.mp4

5.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4

5.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4

5.15_用户画像系統应用.mp4

6.01_推荐模型构建流程.mp4

6.02_推荐算法概述.mp4

6.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4

6.04_相似度的计算.mp4

6.05_基于模型的方法mp4

6.06_协同过滤的实现.mp4

6.07_推荐系统冷启动问题.mp4

6.08_推荐案例实践准备.mp4

6.09_推荐案例IDE环境配置实践.mp4

07.01_ Mahout概述.mp4

07.02_ Mahout推荐系统组件.mp4

07.03_ Mahout推荐 系统评估.mp4

07.04_ Mahou开发环境部署实践.mp4

07.05_ Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4

07.06_ Mahout推荐 实例2.之数据模型实践.mp4

07.07_ Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4

07.08_ Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4

07.09_ Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4

07.10_ Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4

07.11_ Mahout推荐 实例6之电影推荐2实践.mp4

07.12_ Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4

07.13_ Mahout推荐 实例7之图书推荐1-实践.mp4

07.14_ Mahout推荐实例7之图书推荐2：实践.mp4

07.15_ Mahout推荐 实例7之图书推荐3实践.mp4

07.16_ Mahout推荐系统实战实践.mp4

8.01_ Mahout推荐实战补充实践.mp4

8.02_ Spark MLib概述.mp4

8.03_ MLib推荐算法介绍.mp4

8.04_ MLib推荐算法实战.mp4

8.05_ MLib推荐实例之定义解析函数-实践.mp4

8.06_ MLib推荐实例之探索DataFrame_实践.mp4

8.07_ MLib推荐实例之AL .S模型推荐实践.mp4

8.08_ MLib推荐实例之模型评估-实践.mp4

8.09_推荐实战之开发环境准备实践.mp4

8.10_推荐实战之实现用户评分函数实践.mp4

8.11.mp4

8.12推荐实战之参数设置及数据加裁实践.mp4

8.13_推荐实战之用户调查及数据拆分实践.mp4

8.14_推荐实战之模型训练及评估-实践.mp4

8.15_推荐实战之个性化推荐实践.mp4

8.16_推荐实战之测试部署_实践.mp4

9.01_推荐系统与Lambda架构.mp4

9.02_推荐系统数据收集背景.mp4

9.03_ FlumeNG数据收集系统.mp4

9.04_ Web日志数据采集Flume部署配置实践.mp4

9.05_ Web日志数据采集Flume运行测试实践.mp4

9.06_ Sqoop数据收集工具.mp4

9.07_ Sqoop收集账户数据实践.mp4

9.08_ HDFS数据存储系统.mp4

9.09_ _上传知识库文档到HDFS.mp4

9.10_ HBase数据库存储系统.mp4

9.11_加载并访问Hbase的评分数据实践.mp4

9.12_推荐系统综合实战mp4

9.13_推荐系统离线层实现-实践.mp4

9.14_推荐系统服务层实现-实践.mp4

9.15_推荐系统实时层实现-实践.mp4

课件文档代码.rar

02炼数成金推荐系统

1.推荐系统概述

2.最流行的推荐系统：itemCF和userCF

3.大数据环境下的itemCF实现

4.基于频繁模式的推荐系统，套餐设计

5.文本挖掘与标签系统6.基于内容的推荐系统

7.社交网络好友推荐，图算法，在图数据库Neo4j.上的实现

8.用Cypher语言实现好友推荐

9.实时推荐系统

参考资料

基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程
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