大数据推荐系统算法与spark2个性化精准推荐系统开发2020,IT资源网
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课时01.推荐系统基础介绍.avi
课时02.推荐系统的关键元素和思维模式.avi
课时03.推荐算法的主要分类.avi
课时04.推荐系统常见的问题.avi
课时05.推荐系统效果评测.avi
课时06.推荐系统涉及的数学知识.avi
课时07.推荐系统涉及的概率统计知识.avi
课时08.小案例讲解.avi
课时09.协同过滤的数学知识之最小二乘法.avi
课时10.协同过滤的数学知识之梯度下降法.avi
课时11.协同过滤的数学知识之余弦相似度.avi
课时12.什么是user-based的协同过滤.avi
课时13.基于Spark实现user-based协同过滤.avi
课时14.什么是item-based协同过滤.avi
课时15.基于Spark实现item-based协同过滤.avi
课时16.基于模型的协同过滤.avi
课时17.基于矩阵分解模型的两种算法之SVD和PMF.avi
课时18.缺失值填充.avi
课时19.ALS 算法原理.avi
课时20.ALS 算法在Spark上的实现.avi
课时21.ALS 算法在 Spark 上的源码分析.avi
课时22.项目需求分析 技术分解 模块设计.avi
课时23.开发环境搭建.avi
课时24.环境问题 工具问题 版本问题.avi
课时25.VUE+ElementUI简单入门.avi
课时26.用户访问页面实现.avi
课时27.AB Test 控制台页面上.avi
课时28.AB Test 控制台页面下.avi
课时29.数据上报上.avi
课时30.数据上报下.avi
课时31.日志清洗和格式化数据上.avi
课时32.日志清洗和格式化数据中.avi
课时33.日志清洗和格式化数据下.avi
课时34.分析用户行为和商品属性.avi
课时35.基于用户行为构建评分矩阵.avi
课时36.离线推荐之基于用户角度召回策略筛选候选集上.avi
课时37.离线推荐之基于用户角度召回策略筛选候选集下.avi
课时38.离线推荐之基于物品角度召回策略筛选候选集上.avi
课时39.离线推荐之基于物品角度召回策略筛选候选集下.avi
课时40.离线推荐之写特征向量到HBase.avi
课时41.离线推荐之基于模型的排序.avi
课时42.实时推荐之Storm解析用户行为.avi
课时43.实时推荐之通过FTRL更新特征权重-原理.avi
课时44.实时推荐之通过FTRL更新特征权重-代码实现.avi
课时45.离线推荐和实时推荐项目梳理.avi
课时46.数仓ODS和DWD层搭建.avi
课时47.搭建用户行为日志数据仓库.avi
课时48.利用外部分区表存储用户行为.avi
课时49.AB Test.avi
课时50.AB Test的分流管理.avi
课时51.搭建AB Test 实验控制台上.avi
课时52.搭建AB Test 实验控制台下.avi
课时53.常用评测指标.avi
课时54.基于Apriori的关联算法.avi
课时55.基于Spark实现Apriori算法上.avi
课时56.基于Spark实现Apriori算法下.avi
课时57.基于FP-Growth的关联算法.avi
课时58.基于Spark实现FP-Growth算法.avi
课时59.RBM神经网络.avi
课时60.CNN卷积神经网络.avi
课时61.RNN循环神经网络.avi
课时62.文本向量化.avi
课时63.基于Spark实现TF-IDF.avi
课时64.成品效果展示.avi
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