Java吧 视频教程: 手把手带你搭建推荐系统视频教程2 @; @8 H) P, d: @
Java教程编号:【S0356】-166
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〖课程目录〗:
2 K- `- i' ~+ w$ C8 V9 }) E, x开篇词|从企业级项目开始,进阶推荐系统
0 n' o4 Z; L4 Y4 I01|推荐系统:我们应该怎样学习推荐系统?
/ O& U$ h" ?+ X. C- d* A- H02|Netflix推荐系统:企业级的推荐系统架构是怎样的?2 C1 E: H' b) c, J. C4 w, T! @, ~
03|数据处理:我们应该如何获取和处理数据?6 ^' P* i. F! H% P
04|MongoDB:如何安装和使用MongoDB数据库?4 a0 N$ P6 \, R* P( `; R
05|Redis:如何安装和使用Redis数据库?
3 G, f/ \4 u2 R0 F* U s8 T06|网络爬虫:爬取一个网站的流程是怎样的?
1 T/ f2 J) u' V; Q R- P" |07|数据获取:什么是Scrapy框架?
8 [- G2 o1 i- y H% ~( F08|数据获取:如何使用Scrapy框架爬取新闻数据?) Z7 |+ K1 Q% `& C
09|数据存储:如何将爬取到的数据存入数据库中?. J0 G& s! I- n9 ^# O( @ a8 n7 g3 E
10|数据加工:如何将原始数据做成内容画像?
1 v$ d/ @( Y, o5 F. K7 t2 P11|基于规则的召回:如何使用规则找到用户的兴趣点?
7 _5 ?4 x2 a' }: z12|基于热度的召回:如何使用热门内容来吸引用户? h7 H7 p* X# t* F5 d8 x$ g, F. a5 z# a
13|基于关键词的召回:如何使用关键词吸引用户?, z& a8 o! W* y8 n9 T; x: e
14|基于Flask的推荐服务:搭建基础的Flask服务
b* i2 k! w7 ]* _& n- P; V15|基于Flask的推荐服务:如何把召回集推荐出去?
" M5 z# M$ M6 p4 N. h0 q16|基础用户画像:如何用好用户的注册信息?1 E, E" P Q( `, z) J4 P
17|推荐系统前端:如何用一个界面展示我们的成果?) v7 P, j3 l Z6 ~
18|一个简单的推荐服务闭环包括哪些模块?( U6 e N% m4 a" z) t
19|协同过滤:召回算法中永远不落幕的经典* ^9 q: X, Q) `; X0 v' y! F
20|Embedding:深入挖掘用户底层特征
0 K7 n( [6 f7 L$ z& z21|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(上)0 g% `7 s L8 f3 n
22|YouTubeDNN:召回算法的后起之秀(下)4 N9 F# ?$ U* |% P' @0 `
23|流程串联:数据处理和协同过滤串联进行内容推荐) |4 V5 M: M3 f* D3 V1 o8 V
24|GBDT+LR:排序算法经典中的经典 java8.com: }; G$ x, g8 g u
25|DeepFM:如何使用深度学习技术给数据排序?
( E$ B0 q6 z- c26|重排序:如何对排序后的内容进行微调?0 R6 t! Q& n1 G9 b6 Z. R7 w' h
27|部署:如何在Linux上配合定时任务部署推荐系统服务?
0 X$ ]2 Z- a$ @. Z' g28|珠联璧合:Kafka与推荐服务的联动# Z0 ?" z) b; ^& N% e& ]. c
29|推荐系统的工程化策略及服务部署策略
2 z; c" Y5 n7 b. {9 |+ B30|推荐系统的后处理及日志回采8 ?# x) s. r% L& T
特别放送|知识回顾(上)% b8 \9 P2 L+ x* h
特别放送|知识回顾(下); T- J% a m3 {! b2 Z, [+ S7 g
特别放送|知识回顾(中)6 f3 b' w/ j3 y! X, w z9 [' i
结束语|如何成为企业中不可或缺的推荐系统工程师?& R" h( n+ U$ M; f& m5 V
资源由pdf+.md+mp3组成! a' F& P* N1 G! g5 K* q8 f
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