基于Hadoop,Spark大数据技术的推荐系统算法实战教程

课程简介:

最新大数据引荐系统算法实战视频教程,共18.1G容量。附讲义、代码与操练数据,配套完全,高清不加密。

课程介绍:

互联网职业是大数据运用最前沿的阵地,现在干流的大数据技能,包含 hadoop,Spark等,悉数来自于一线互联网公司。从运用视点讲,大数据在互联网范畴主要有三类运用:搜索引擎(比方百度,谷歌等),广告系统(比方百度凤巢,阿里妈妈等)和引荐系统(比方阿里巴巴天猫引荐,优酷视频引荐等)。
跟着电子商务规划的不断扩大,顾客需求花费很多的时间才干找到自己想买的产品。这种阅读很多无关的信息和产品进程无疑会使淹没在信息过载问题中的顾客不断丢失。为了处理这些问题,个性化引荐系统应运而生。个性化引荐系统在进步用户体会的一起,能够大大添加用户购买量,据统计,亚马逊的 30%收入来自于他的引荐引擎。近几年,国内互联网公司也非常重视引荐系统建造,包含阿里巴巴,京东,腾讯等。

课程研制环境:

Hadoop 2.6.5; Spark 1.6.2; Scala 2.10.4; Hbase 1.2.6; Kafka 2.10.0
Sqoop 1.4.6; redis 3.0.7; Mahout 0.12.2; Flume 1.7.0

合适人群:

本课程针对具有必定的Hadoop、Spark基础。想要进一步深化学习这些技能在企业项目实战运用的学员预备的。

学习收成:

1.了解引荐系统基本原理和规划思路
2.了解经过大数据技能来完成引荐系统
3.把握用户画像的完成流程
4.了解常用的引荐算法
5.把握经过Mahout和Spark来完成引荐系统模型
6.能够规划完好的引荐系统

学习主张:

1.最好看完视频之后,抛开视频,独立自己去把上课中的示例写一遍,看自己是否了解,假如不正确,能够回过头看再看下视频,假如重复,到达真实了解和熟练把握的意图。

2.关于项目实战部分,必定要自己亲身动手做一遍,不要满意听完就OK了

3. 主张一般听视频,一般拿个纸和笔,做一些记载和笔记,这是一种非常好的学习习气。

4. 必定不要过于依靠视频,要学会看API和运用百度,学会考虑,学会触类旁通。

课程目录:

一、引荐系统与大数据的联系

101-大数据运用事例
102-大数据技能结构
103-引荐系统的技能栈
104-课程的基础要求和组织

二、知道引荐系统

201-什么是引荐系统
202-引荐系统的运用事例
203-引荐系统的评测办法
204-引荐系统的评测目标

三、引荐系统规划

301-引荐系统的规划
302-用户界面的重要性

四、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-大数据渠道快速布置-实践
406-装备Mysql和Redis-实践
407-装置Kafka-实践
408-装置测验Spark-实践

五、用户画像系统

501-什么是用户画像
502-用户画像的数学描绘
503-用户画像系统流程
504-用户画像系统架构
505-用户标签运用事例
506-算法和模型的点评
507-SparkML代码完成
508-代码实例1之模型练习及参数设置-实践
509-代码实例1之参数设置及模型测验-实践
510-代码实例2之运用管道
511-代码实例2之运用管道-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-用户画像系统运用

六、引荐模型构建流程

601_引荐模型构建流程
6.02_引荐算法概述
6.03_根据协同过滤的引荐算法
6.04_类似度的核算
6.05_根据模型的办法
6.06_协同过滤的完成
6.07_引荐系统冷启动问题
6.08_引荐事例实践预备
6.09_引荐事例IDE环境装备-实践

七、Mahout概述与实践

711-Mahout引荐实例6之电影引荐2-实践
712-Mahout引荐实例6之电影引荐3-实践
713-Mahout引荐实例7之图书引荐1-实践
714-Mahout引荐实例7之图书引荐2-实践
715-Mahout引荐实例7之图书引荐3-实践
716-Mahout引荐实战-实践

八、Spark引荐算法实战

801-Mahout引荐实战弥补-实践
802-Spark MLlib概述
803-MLlib引荐算法介绍
804-MLlib引荐算法实战
805-MLlib引荐实例之界说解析函数-实践
806_MLlib引荐实例之探究DataFrame-实践
807-MLlib引荐实例之ALS模型引荐-实践
808-MLlib引荐实例之模型评价-实践
809-引荐实战之开发环境预备-实践
810-引荐实战之完成用户评分函数-实践
811-引荐实战之完成核算RMSE函数-实践
812-引荐实战之参数设置及数据加载-实践
813-引荐实战之用户查询及数据拆分-实践
814-引荐实战之模型练习及评价-实践
815-引荐实战之个性化引荐-实践
816-引荐实战之测验布置-实践

九、引荐系统与Lambda架构

901-引荐系统与Lambda架构
902_引荐系统数据搜集布景
903-FlumeNG数据搜集系统
904-Web日志数据搜集Flume布置装备-实践
905-Web日志数据搜集Flume运转测验-实践
906_Sqoop数据搜集东西
907-Sqoop搜集账户数据-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-加载并拜访Hbase的评分数据-实践
912-引荐系统归纳实战
913-引荐系统离线层完成-实践
914-引荐系统服务层完成-实践

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