201905月最新 Python黑马头条推荐系统项目实战,IT资源网

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## 课程定位

* 课程是机器学习(包含推荐算法)算法原理在推荐系统的实践
* 深入推荐系统的业务流场景、工具使用
* 作为人工智能的数据挖掘(推荐系统)方向应用项目

## 课程目标

* 熟练掌握推荐系统的实时推荐业务流
* 熟练掌握推荐系统lambda分布式计算工具、存储工具使用
* 熟练掌握黑马推荐离线计算、在线实时计算解决方案


│  TouTiaoRecoSysCourseware.zip
│   
├─01.黑马头条推荐第一天
│  ├─01_视频
│  │      01_黑马头条推荐架构与业务流.mp4
│  │      02_开发环境介绍.mp4
│  │      03_业务数据介绍.mp4
│  │      04_数据库迁移介绍.mp4
│  │      05_数据库迁移案例.mp4
│  │      06_迁移脚本定时运行.mp4
│  │      07_用户行为收集介绍.mp4
│  │      08_supervisor管理.mp4
│  │      09_进程管理添加.mp4
│  │      10_用户行为收集结果.mp4
│  │      11_离线画像构建.mp4
│  │      12_文章数据合并.mp4
│  │      13_文章数据合并2.mp4
│  │      14_tfidf结果计算.mp4
│  │      15_结果解析.mp4
│  │      16_texrank计算.mp4
│  │      17_总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      黑马头条推荐课件V1.0.rar
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
├─02.黑马头条推荐第二天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_离线文章画像：文章关键词主题词计算.mp4
│  │      03_离线文章画像：定时文章更新添加设置.mp4
│  │      04_离线文章：supervisor管理.mp4
│  │      05_离线文章相似：词向量.mp4
│  │      06_离线文章相似：文章向量计算.mp4
│  │      07_离线文章相似：LSH介绍.mp4
│  │      08_离线文章相似：历史相似文章介绍.mp4
│  │      09_离线文章相似：相似文章结果存储.mp4
│  │      10_离线文章相似：定时更新文章相似添加.mp4
│  │      11_mind总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
├─03.黑马头条推荐第三天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理.mp4
│  │      03_用户画像更新：用户行为处理合并.mp4
│  │      04_用户画像更新：用户画像存储介绍.mp4
│  │      05_用户画像更新：用户操作的文章主题词合并.mp4
│  │      06_用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储.mp4
│  │      07_用户画像更新：用户的其他信息更新存储.mp4
│  │      08_用户画像更新：用户画像定时更新添加.mp4
│  │      09_用户召回更新：离线召回排序介绍.mp4
│  │      10_用户召回更新：离线ALS召回的数据处理.mp4
│  │      11_用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理.mp4
│  │      12_用户召回更新：用户召回结果存储介绍.mp4
│  │      13_用户召回更新：用户召回结果显示.mp4
│  │      14_用户召回更新：用户召回结果存储代码.mp4
│  │      15_用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储.mp4
│  │      16_用户召回更新：相似文章获取处理测试.mp4
│  │      17_用户召回更新：定时用户召回更新添加.mp4
│  │      18_每日总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      book.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
├─04.黑马头条推荐第四天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_离线LR模型训练：模型排序方案业务介绍.mp4
│  │      03_离线LR模型训练：点击样本获取与用户画像合并.mp4
│  │      04_离线LR模型训练：文章特征合并计算.mp4
│  │      05_离线LR模型训练：特征合并以及模型训练.mp4
│  │      06_离线LR模型训练：预测结果解析.mp4
│  │      07_离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储.mp4
│  │      08_实时计算：实时计算业务介绍以及日志行为收集.mp4
│  │      09_实时计算：spark streaming配置以及kafka配置.mp4
│  │      10_实时计算：在线内容召回程序添加.mp4
│  │      11_总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│         
├─05.黑马头条推荐第五天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习与内容召回结果演示.mp4
│  │      02_在线计算：热门文章召回.mp4
│  │      03_在线计算：热门文章召回结果演示.mp4
│  │      04_在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor.mp4
│  │      05_实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍.mp4
│  │      06_实时推荐：黑马头条grpc接口对接实现.mp4
│  │      07_实时推荐：abtest实现分流.mp4
│  │      08_实时推荐：推荐中心介绍.mp4
│  │      09_实时推荐：推荐中心实现.mp4
│  │      10_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑测试.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
├─06.黑马头条推荐第六天
│  ├─01_视频
│  │      01_召回服务读取工具介绍.mp4
│  │      02_推荐中心读取召回过滤实现.mp4
│  │      03_推荐中心召回测试.mp4
│  │      04_推荐中心加入缓存.mp4
│  │      05_排序模型在线测试.mp4
│  │      06_在线排序的代码逻辑测试.mp4
│  │      07_预测结果分析.mp4
│  │      08_supervisor实时排序添加.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
├─07.黑马头条推荐第七天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_推荐系统与深度学习介绍.mp4
│  │      03_tf2.0API使用介绍.mp4
│  │      04_estimator使用介绍.mp4
│  │      05_案例：estimator进行收入类别预测.mp4
│  │      06_tf.data与tf.feature_column介绍.mp4
│  │      07_词向量word2vec原理.mp4
│  │      08_文本分类案例.mp4
│  │      09_文本分类效果显示.mp4
│  │      10_tensorboard结果显示.mp4
│  │      11_总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│           
└─08.黑马头条推荐第八天
     ├─01_视频
    │      01_复习.mp4
     │      02_TFRecords文件存储.mp4
     │      03_深度学习与推荐算法-特征交叉.mp4
     │      04_FTRL原理与使用.mp4
    │      05_黑马推荐FTRL实现.mp4
    │      06_黑马推荐FTRL实现2.mp4
    │      07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练.mp4
     │      08_WDL的模型导出与TF serving部署.mp4
    │      09_在线预测模型调用.mp4
     │      10_项目总结.mp4
     │      11_简历面试题.mp4
     │      
     ├─02_课件
     │      黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
    │      
     ├─03_代码
     │      代码.zip
     │      
    └─04_资料
            资料.zip


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