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Spark大数据互联网项目实战推荐系统（全套）

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2019-03-21 10:57:07
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Spark
大数据
架构
萧曳丶 发消息
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视频选集
（8/82）
01.01_大数据应用案例
23:56
01.02_大数据技术框架
08:45
01.03_推荐系统的技术栈
14:22
01.04_课程的基础要求和安排
06:54
02.01_什么是推荐系统（处理）
20:48
03.01_推荐系统的设计
29:02
03.02_用户界面的重要性
21:02
04.01_什么是lambda架构
13:12
04.02_Lambda架构之批处理层
27:52
04.03_Lambda架构之实时处理层
12:22
04.04_Lambda架构之服务层
08:02
05.01_什么是用户画像
10:06
05.02_用户画像的数学描述
16:12
05.03_用户画像系统流程
28:36
05.04_用户画像系统架构
05:34
05.05_用户标签使用案例
25:25
05.06_算法和模型的评价
17:05
05.07_SparkML代码实现
22:08
05.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践
28:12
05.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践
18:02
05.10_代码实例2之使用管道
06:44
05.11_代码实例2之使用管道-实践
32:02
05.12_代码实例3之模型调优
11:26
05.13_代码示例3之模型调优-实践
21:15
05.14_代码示例4之模型调优-实践
26:01
05.15_用户画像系统应用
17:34
06.01_推荐模型构建流程
13:30
06.02_推荐算法概述
17:35
06.03_基于协同过滤的推荐算法
17:37
06.04_相似度的计算
18:02
06.05_基于模型的方法
18:29
06.06_协同过滤的实现
15:26
06.07_推荐系统冷启动问题
13:40
06.08_推荐案例实践准备
11:01
06.09_推荐案例IDE环境配置-实践
14:20
07.01_Mahout概述
27:52
07.02_Mahout推荐系统组件
30:30
07.03_Mahout推荐系统评估
12:32
07.04_Mahout开发环境部署-实践
15:45
07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践
17:14
07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践
16:29
07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践
22:18
07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践
38:47
07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践
19:53
07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践
25:53
07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践
26:48
07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践
29:14
07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践
22:21
07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践
22:20
07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践
24:26
07.16_Mahout推荐系统实战-实践
31:05
08.01_Mahout推荐实战补充-实践
05:05
08.02_Spark MLlib概述
15:08
08.03_MLlib推荐算法介绍
12:50
08.04_MLlib推荐算法实战
13:29
08.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践
23:02
08.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践
28:06
08.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践
15:33
08.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践
28:12
08.09_推荐实战之开发环境准备-实践
22:48
08.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践
15:41
08.11
10:10
08.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践
16:53
08.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践
18:27
08.14_推荐实战之模型训练及评估-实践
22:42
08.15_推荐实战之个性化推荐-实践
12:53
08.16_推荐实战之测试部署-实践
28:04
09.01_推荐系统与Lambda架构
20:34
09.02_推荐系统数据收集背景
17:14
09.03_FlumeNG数据收集系统
27:31
09.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践
22:35
09.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践
17:00
09.06_Sqoop数据收集工具
27:01
09.07_Sqoop收集账户数据-实践
31:21
09.08_HDFS数据存储系统
27:28
09.09_上传知识库文档到HDFS
09:42
09.10_HBase数据库存储系统
40:23
09.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践
35:22
09.12_推荐系统综合实战
08:13
09.13_推荐系统离线层实现-实践
37:39
09.14_推荐系统服务层实现-实践
18:11
09.15_推荐系统实时层实现-实践
26:32

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