2020年最新头条大数据推荐系统项目实战附代码讲义数据 98课

无尽追寻

课程介绍:
最新大数据项目实战，包括用户行为分析、用户画像、文章推荐等核心业务功能。是大数据最常用的应用，包括离线分析与实时分析知识点覆盖全面，附代码讲义数据配套资料很全。

课程目录:
00.配套资料（代码、讲义、数据）
01.头条推荐架构与业务流.vep
02.开发环境介绍.vep
03.业务数据介绍.vep
04.数据库迁移介绍.vep
05.数据库迁移案例.vep
06.迁移脚本定时运行.vep
07.用户行为收集介绍.vep
08.supervisor管理.vep
09.进程管理添加.vep
10.用户行为收集结果.vep
11.离线画像构建.vep
12.文章数据合并.vep
13.文章数据合并2.vep
14.tfidf结果计算.vep
15.结果解析.vep
16.texrank计算.vep
17.本阶段复习总结.vep
18.本阶段复习复习.vep
19.离线文章画像：文章关键词主题词计算.vep
20.离线文章画像：定时文章更新添加设置.vep
21.离线文章：supervisor管理.vep
22.离线文章相似：词向量.vep
23.离线文章相似：文章向量计算.vep
24.离线文章相似：LSH介绍.vep
25.离线文章相似：历史相似文章介绍.vep
26.离线文章相似：相似文章结果存储.vep
27.离线文章相似：定时更新文章相似添加.vep
28.mind本阶段复习总结.vep
29.本阶段复习复习.vep
30.用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理.vep
31.用户画像更新：用户行为处理合并.vep
32.用户画像更新：用户画像存储介绍.vep
33.用户画像更新：用户操作的文章主题词合并.vep
34.用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储.vep
35.用户画像更新：用户的其他信息更新存储.vep
36.用户画像更新：用户画像定时更新添加.vep
37.用户召回更新：离线召回排序介绍.vep
38.用户召回更新：离线ALS召回的数据处理.vep
39.用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理.vep
40.用户召回更新：用户召回结果存储介绍.vep
41.用户召回更新：用户召回结果显示.vep
42.用户召回更新：用户召回结果存储代码.vep
43.用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储.vep
44.用户召回更新：相似文章获取处理测试.vep
45.用户召回更新：定时用户召回更新添加.vep
46.每日总结.vep
47.复习.vep
48.离线LR模型训练：模型排序方案业务介绍.vep
49.离线LR模型训练：点击样本获取与用户画像合并.vep
50.离线LR模型训练：文章特征合并计算.vep
51.离线LR模型训练：特征合并以及模型训练.vep
52.离线LR模型训练：预测结果解析.vep
53.离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储.vep
54.实时计算：实时计算业务介绍以及日志行为收集.vep
55.实时计算：spark streaming配置以及kafka配置.vep
56.实时计算：在线内容召回程序添加.vep
57.本阶段复习总结.vep
58.复习与内容召回结果演示.vep
59.在线计算：热门文章召回.vep
60.在线计算：热门文章召回结果演示.vep
61.在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor.vep
62.实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍.vep
63.实时推荐：头条grpc接口对接实现.vep
64.实时推荐：abtest实现分流.vep
65.实时推荐：推荐中心介绍.vep
66.实时推荐：推荐中心实现.vep
67.实时推荐：推荐中心时间戳逻辑测试.vep
68.召回服务读取工具介绍.vep
69.推荐中心读取召回过滤实现.vep
70.推荐中心召回测试.vep
71.推荐中心加入缓存.vep
72.排序模型在线测试.vep
73.在线排序的代码逻辑测试.vep
74.预测结果分析.vep
75.supervisor实时排序添加.vep
76.本阶段复习.vep
77.推荐系统与深度学习介绍.vep
78.tf2.0API使用介绍.vep
79.estimator使用介绍.vep
80.案例：estimator进行收入类别预测.vep
81.tf.data与tf.feature.column介绍.vep
82.词向量word2vec原理.vep
83.文本分类案例.vep
84.文本分类效果显示.vep
85.tensorboard结果显示.vep
86.本阶段复习总结.vep
87.本阶段复习复习.vep
88.TFRecords文件存储.vep
89.深度学习与推荐算法-特征交叉.vep
90.FTRL原理与使用.vep
91.推荐FTRL实现.vep
92.推荐FTRL实现2.vep
93.wide&deep模型原理与排序模型训练.vep
94.WDL的模型导出与TF serving部署.vep
95.在线预测模型调用.vep
96.项目总结.vep
97.简历面试题.vep

课程大小:


备注：(04)2020082808 大数据
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timyuheng

感觉来对了，一起自学吧大数据的课程太全了，无论什么时候都能用的到。

studywalker

谢谢楼主分享

teamilk

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ForgetThatName

学习是一群志同道合的人在一起碰撞的过程。

韩风sir

好多IT前言技术资料，太棒了！

wangboxin019

好好爱好嗷嗷嗷

mzzz

楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享！我觉得一起自学吧是注册对了！

2356095

站长是大数据的大牛，加入一起自学吧终于找到组织了。