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基于大数据推荐系统算法设计与项目实战（新版）

1.6万
23
2019-11-28 10:58:05
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转载于 http://www.ibeifeng.com/ 视频转载于网络，仅供学习交流使用，如有侵权请私信删除！ 希望各位继承互联网开源精神！好好学习 技术成长相关：https://www.nfcoder.com --> 技术栈经验
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视频选集
（48/82）
1.01_大数据应用案例
23:56
1.02_大数据技术框架
08:45
1.03_推荐系统的技术栈
14:22
1.04_课程的基础要求和安排
06:54
2.01_什么是推荐系统（处理）
20:48
3.01_推荐系统的设计
29:02
3.02_用户界面的重要性
21:02
4.01_什么是lambda架构
13:12
4.02_Lambda架构之批处理层
27:52
4.03_Lambda架构之实时处理层
12:22
4.04_Lambda架构之服务层
08:02
5.01_什么是用户画像
10:06
5.02_用户画像的数学描述
16:12
5.03_用户画像系统流程
28:36
5.04_用户画像系统架构
05:34
5.05_用户标签使用案例
25:25
5.06_算法和模型的评价
17:05
5.07_SparkML代码实现
22:08
5.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践
28:12
5.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践
18:02
5.10_代码实例2之使用管道
06:44
5.11_代码实例2之使用管道-实践
32:02
5.12_代码实例3之模型调优
11:26
5.13_代码示例3之模型调优-实践
21:15
5.14_代码示例4之模型调优-实践
26:01
5.15_用户画像系统应用
17:34
6.01_推荐模型构建流程
13:30
6.02_推荐算法概述
17:35
6.03_基于协同过滤的推荐算法
17:37
6.04_相似度的计算
18:02
6.05_基于模型的方法
18:29
6.06_协同过滤的实现
15:26
6.07_推荐系统冷启动问题
13:40
6.08_推荐案例实践准备
11:01
6.09_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
08.11
10:10
8.01_Mahout推荐实战补充-实践
05:04
8.02_Spark MLlib概述
15:08
8.03_MLlib推荐算法介绍
12:50
8.04_MLlib推荐算法实战
13:29
8.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践
23:02
8.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践
28:06
8.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践
15:33
8.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践
28:12
8.09_推荐实战之开发环境准备-实践
22:48
8.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践
15:41
8.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践
16:53
8.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践
18:27
8.14_推荐实战之模型训练及评估-实践
22:42
8.15_推荐实战之个性化推荐-实践
12:53
8.16_推荐实战之测试部署-实践
28:04
9.01_推荐系统与Lambda架构
20:34
9.02_推荐系统数据收集背景
17:14
9.03_FlumeNG数据收集系统
27:31
9.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践
22:35
9.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践
17:00
9.06_Sqoop数据收集工具
27:01
9.07_Sqoop收集账户数据-实践
31:21
9.08_HDFS数据存储系统
27:28
9.09_上传知识库文档到HDFS
09:42
9.10_HBase数据库存储系统
40:23
9.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践
35:22
9.12_推荐系统综合实战
08:12
9.13_推荐系统离线层实现-实践
37:39
9.14_推荐系统服务层实现-实践
18:11
9.15_推荐系统实时层实现-实践
26:32

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