Java吧 视频教程： 手把手带你搭建推荐系统视频教程
/ f! Z; W1 q( D. H. ?' BJava教程编号：【S0356】-166
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" a. W X& f& P% M2 C$ ]〖课程目录〗：, a9 v8 h' K6 [$ ~- ~8 n4 e
开篇词｜从企业级项目开始，进阶推荐系统8 o. j& u! @9 J* M. ~$ r* L
01｜推荐系统：我们应该怎样学习推荐系统？
+ _4 R- \* L$ N ^5 V% V5 N' h1 X02｜Netflix推荐系统：企业级的推荐系统架构是怎样的？* ?& X( P6 f% W
03｜数据处理：我们应该如何获取和处理数据？
6 @6 P6 V( P2 ~ h( I( m04｜MongoDB：如何安装和使用MongoDB数据库？
6 l9 N& G' R& R! q05｜Redis：如何安装和使用Redis数据库？
9 o0 O4 E x2 u- L/ ^$ {# F06｜网络爬虫：爬取一个网站的流程是怎样的？
- X7 m+ c* E/ J3 D' l$ v& y+ s07｜数据获取：什么是Scrapy框架？
% d0 S( s" ^8 R* c08｜数据获取：如何使用Scrapy框架爬取新闻数据？5 x# S; }2 x: y- O9 f: T4 p* M
09｜数据存储：如何将爬取到的数据存入数据库中？ F' I; Q( X$ P; Z2 |3 B6 A
10｜数据加工：如何将原始数据做成内容画像？
( z3 Y. a9 R0 ?. `8 L11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？' K6 ]( i9 I. M" E
12｜基于热度的召回：如何使用热门内容来吸引用户？
3 _( t. f3 H# s# Z9 }8 Z& Y13｜基于关键词的召回：如何使用关键词吸引用户？
b: f- @$ z* T5 }; S14｜基于Flask的推荐服务：搭建基础的Flask服务
. F: ^7 I) N0 B2 }15｜基于Flask的推荐服务：如何把召回集推荐出去？
) [4 d2 K' j& |( y& H16｜基础用户画像：如何用好用户的注册信息？
5 D( H9 Z9 w; o% j5 f17｜推荐系统前端：如何用一个界面展示我们的成果？9 f9 v5 g! d* o
18｜一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块？
- z* w; |3 a% G4 } }9 x9 O19｜协同过滤：召回算法中永远不落幕的经典
1 d' @1 [ w& B8 \4 c7 \/ i20｜Embedding：深入挖掘用户底层特征 D+ \4 q# `" r3 i* F9 b( G
21｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（上）, q l6 a. r+ k( `
22｜YouTubeDNN：召回算法的后起之秀（下）
M! Y6 r( C, G2 c1 t' e23｜流程串联：数据处理和协同过滤串联进行内容推荐! O5 }" e1 Z" u3 n% }
24｜GBDT+LR：排序算法经典中的经典 java8.com
8 s! b h- L" r. Y& i$ m! m25｜DeepFM：如何使用深度学习技术给数据排序？
' @/ a" b& W# S' @26｜重排序：如何对排序后的内容进行微调？
+ f. t( K& L4 A- C; v( I6 a/ S, @27｜部署：如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务？
7 Z- I9 y2 l; p: a28｜珠联璧合：Kafka与推荐服务的联动! e6 m2 ?3 y2 H8 l' \% f
29｜推荐系统的工程化策略及服务部署策略
& ~) G! T8 h5 U8 g4 e- `30｜推荐系统的后处理及日志回采
* d5 s2 x* P1 G# o Y9 Y5 d, j% I特别放送｜知识回顾（上）, D) I5 |, _9 J+ G8 P& O6 p
特别放送｜知识回顾（下）
! @* g9 `% u2 S) v" U) n* ?特别放送｜知识回顾（中）' X/ I: u, p% |; ^
结束语｜如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师？
/ w' f$ Z o" E% k资源由pdf+.md+mp3组成
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2024-09-23
