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基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程
〖课程目录〗:
北风网基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程 [14.5G]
┣━━第1讲 推荐系统与大数据的关系 [340.7M]
┃ ┣━━课件 [2.8M]
┃ ┃ ┗━━01-推荐系统与大数据.pptx [2.8M]
┃ ┗━━视频 [337.9M]
┃ ┣━━1.01_大数据应用案例.mp4 [105.8M]
┃ ┣━━1.02_大数据技术框架.mp4 [71.7M]
┃ ┣━━1.03_推荐系统的技术栈.mp4 [124M]
┃ ┗━━1.04_课程的基础要求和安排.mp4 [36.5M]
┣━━第2讲 认识推荐系统 [137.5M]
┃ ┗━━视频 [137.5M]
┃ ┗━━2.01_什么是推荐系统（处理）.mp4 [137.5M]
┣━━第3讲 推荐系统设计 [313.8M]
┃ ┣━━课件 [3.4M]
┃ ┃ ┗━━03-推荐系统设计.pptx [3.4M]
┃ ┗━━视频 [310.3M]
┃ ┣━━3.01_推荐系统的设计.mp4 [133.1M]
┃ ┗━━3.02_用户界面的重要性.mp4 [177.2M]
┣━━第4讲 大数据lambda架构 [433.9M]
┃ ┗━━视频 [433.9M]
┃ ┣━━4.01_什么是lambda架构.mp4 [95.7M]
┃ ┣━━4.02_Lambda架构之批处理层.mp4 [204.9M]
┃ ┣━━4.03_Lambda架构之实时处理层.mp4 [70.7M]
┃ ┗━━4.04_Lambda架构之服务层.mp4 [62.5M]
┣━━第5讲 用户画像系统 [2.8G]
┃ ┣━━代码 [5.4K]
┃ ┃ ┣━━SparkML-example1.scala [1.3K]
┃ ┃ ┣━━SparkML-example2.scala [1.3K]
┃ ┃ ┣━━SparkML-example3.scala [1.9K]
┃ ┃ ┗━━SparkML-example4.scala [876B]
┃ ┣━━课件 [4.1M]
┃ ┃ ┗━━05-用户画像系统.pptx [4.1M]
┃ ┣━━视频 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━5.01_什么是用户画像.mp4 [64M]
┃ ┃ ┣━━5.02_用户画像的数学描述.mp4 [131.3M]
┃ ┃ ┣━━5.03_用户画像系统流程.mp4 [204.1M]
┃ ┃ ┣━━5.04_用户画像系统架构.mp4 [46.1M]
┃ ┃ ┣━━5.05_用户标签使用案例.mp4 [182.2M]
┃ ┃ ┣━━5.06_算法和模型的评价.mp4 [99.6M]
┃ ┃ ┣━━5.07_SparkML代码实现.mp4 [169.2M]
┃ ┃ ┣━━5.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践.mp4 [393.2M]
┃ ┃ ┣━━5.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践.mp4 [240.6M]
┃ ┃ ┣━━5.10_代码实例2之使用管道.mp4 [47M]
┃ ┃ ┣━━5.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4 [446M]
┃ ┃ ┣━━5.12_代码实例3之模型调优.mp4 [95.1M]
┃ ┃ ┣━━5.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4 [255.1M]
┃ ┃ ┣━━5.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4 [348.8M]
┃ ┃ ┗━━5.15_用户画像系统应用.mp4 [143M]
┃ ┗━━数据 [117.3K]
┃ ┗━━sample_linear_regression_data.txt [117.3K]
┣━━第6讲 推荐算法及开发环境配置 [1008.2M]
┃ ┣━━课件 [13.1M]
┃ ┃ ┣━━06-推荐案例实践准备.pptx [1.9M]
┃ ┃ ┗━━06-推荐算法.pptx [11.2M]
┃ ┣━━视频 [994.9M]
┃ ┃ ┣━━6.01_推荐模型构建流程.mp4 [68.6M]
┃ ┃ ┣━━6.02_推荐算法概述.mp4 [116.9M]
┃ ┃ ┣━━6.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4 [135.6M]
┃ ┃ ┣━━6.04_相似度的计算.mp4 [117.6M]
┃ ┃ ┣━━6.05_基于模型的方法.mp4 [151.6M]
┃ ┃ ┣━━6.06_协同过滤的实现.mp4 [117M]
┃ ┃ ┣━━6.07_推荐系统冷启动问题.mp4 [82.5M]
┃ ┃ ┣━━6.08_推荐案例实践准备.mp4 [59.7M]
┃ ┃ ┗━━6.09_推荐案例IDE环境配置-实践.mp4 [145.4M]
┃ ┗━━文档 [246.6K]
┃ ┗━━推荐系统实战-实践指导2.pdf [246.6K]
┣━━第7讲 Mahout推荐算法实战 [3.6G]
┃ ┣━━代码 [0B]
┃ ┃ ┣━━BookCrossing
┃ ┃ ┣━━example
┃ ┃ ┣━━MovieLens
┃ ┃ ┗━━practice
┃ ┣━━课件 [4M]
┃ ┃ ┣━━~$07-Mahout推荐算法实战.pptx [165B]
┃ ┃ ┗━━07-Mahout推荐算法实战.pptx [4M]
┃ ┣━━视频 [3.6G]
┃ ┃ ┣━━07.01_Mahout概述.mp4 [216.3M]
┃ ┃ ┣━━07.02_Mahout推荐系统组件.mp4 [242.8M]
┃ ┃ ┣━━07.03_Mahout推荐系统评估.mp4 [94.8M]
┃ ┃ ┣━━07.04_Mahout开发环境部署-实践.mp4 [143.3M]
┃ ┃ ┣━━07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4 [168.4M]
┃ ┃ ┣━━07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践.mp4 [170.4M]
┃ ┃ ┣━━07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4 [230.9M]
┃ ┃ ┣━━07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4 [372.5M]
┃ ┃ ┣━━07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4 [216.9M]
┃ ┃ ┣━━07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4 [252.5M]
┃ ┃ ┣━━07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践.mp4 [291.1M]
┃ ┃ ┣━━07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4 [297.8M]
┃ ┃ ┣━━07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践.mp4 [210M]
┃ ┃ ┣━━07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践.mp4 [212.2M]
┃ ┃ ┣━━07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践.mp4 [285.8M]
┃ ┃ ┗━━07.16_Mahout推荐系统实战-实践.mp4 [304.1M]
┃ ┗━━文档 [258.4K]
┃ ┗━━推荐系统实战-实践指导3.pdf [258.4K]
┣━━第8讲 Spark推荐算法实战 [2.4G]
┃ ┣━━代码 [9.1K]
┃ ┃ ┣━━ALS-examples.scala [3.6K]
┃ ┃ ┗━━MovieLensALS.scala [5.5K]
┃ ┣━━课件 [2.3M]
┃ ┃ ┗━━08-Spark推荐算法实战.pptx [2.3M]
┃ ┣━━视频 [2.4G]
┃ ┃ ┣━━08.11.mp4 [60.5M]
┃ ┃ ┣━━8.01_Mahout推荐实战补充-实践.mp4 [61.2M]
┃ ┃ ┣━━8.02_Spark MLlib概述.mp4 [161.8M]
┃ ┃ ┣━━8.03_MLlib推荐算法介绍.mp4 [92.4M]
┃ ┃ ┣━━8.04_MLlib推荐算法实战.mp4 [90.3M]
┃ ┃ ┣━━8.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践.mp4 [188.4M]
┃ ┃ ┣━━8.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践.mp4 [257.7M]
┃ ┃ ┣━━8.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践.mp4 [167.6M]
┃ ┃ ┣━━8.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践.mp4 [287.1M]
┃ ┃ ┣━━8.09_推荐实战之开发环境准备-实践.mp4 [117.5M]
┃ ┃ ┣━━8.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践.mp4 [92.4M]
┃ ┃ ┣━━8.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践.mp4 [137.5M]
┃ ┃ ┣━━8.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践.mp4 [164.1M]
┃ ┃ ┣━━8.14_推荐实战之模型训练及评估-实践.mp4 [200.3M]
┃ ┃ ┣━━8.15_推荐实战之个性化推荐-实践.mp4 [116.7M]
┃ ┃ ┗━━8.16_推荐实战之测试部署-实践.mp4 [290.6M]
┃ ┗━━文档 [169.5K]
┃ ┗━━推荐系统实战-实践指导4.pdf [169.5K]
┣━━第9讲 推荐系统与Lambda架构 [3.3G]
┃ ┣━━代码 [801B]
┃ ┃ ┣━━src
┃ ┃ ┗━━hbase操作.txt [801B]
┃ ┣━━课件 [8.9M]
┃ ┃ ┣━━0901-推荐系统与Lambda架构.pptx [1.7M]
┃ ┃ ┣━━0902-分布式数据收集.pptx [2.3M]
┃ ┃ ┣━━0903-分布式数据存储.pptx [3M]
┃ ┃ ┗━━0904-推荐系统实战.pptx [1.8M]
┃ ┣━━视频 [3.3G]
┃ ┃ ┣━━9.01_推荐系统与Lambda架构.mp4 [128.7M]
┃ ┃ ┣━━9.02_推荐系统数据收集背景.mp4 [84.8M]
┃ ┃ ┣━━9.03_FlumeNG数据收集系统.mp4 [186.8M]
┃ ┃ ┣━━9.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践.mp4 [242.2M]
┃ ┃ ┣━━9.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践.mp4 [280.3M]
┃ ┃ ┣━━9.06_Sqoop数据收集工具.mp4 [170.2M]
┃ ┃ ┣━━9.07_Sqoop收集账户数据-实践.mp4 [366M]
┃ ┃ ┣━━9.08_HDFS数据存储系统.mp4 [166.9M]
┃ ┃ ┣━━9.09_上传知识库文档到HDFS.mp4 [120.3M]
┃ ┃ ┣━━9.10_HBase数据库存储系统.mp4 [274.8M]
┃ ┃ ┣━━9.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践.mp4 [451.2M]
┃ ┃ ┣━━9.12_推荐系统综合实战.mp4 [34.9M]
┃ ┃ ┣━━9.13_推荐系统离线层实现-实践.mp4 [389.1M]
┃ ┃ ┣━━9.14_推荐系统服务层实现-实践.mp4 [178.7M]
┃ ┃ ┗━━9.15_推荐系统实时层实现-实践.mp4 [287.2M]
┃ ┗━━文档 [408.3K]
┃ ┗━━推荐系统实战第9讲-实践指导5.pdf [408.3K]
┣━━课件文档代码 [124.9M]
┃ ┣━━软件包 [0B]
┃ ┃ ┣━━安装包
┃ ┃ ┗━━虚拟机
┃ ┣━━数据包.zip [119.5M]
┃ ┣━━mahout-recommendation.zip [5.4M]
┃ ┗━━spark-recommendation.zip [3.4K]
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发表于 2021-1-5 01:41:58
发表于 2021-2-2 22:40:37
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