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推荐系统基础、推荐算法、推荐系统开发环境(hadoop、Hive、HBase、Spark等)、推荐算法推理、推荐系统项目

一、推荐系统基础 1. 推荐系统简介 P1-P24 2. 推荐算法 P25-P43 3. Hadoop P44-P66 4. HiveHBase P67-P84 5. Spark_core P85-P108 6. Spark_sqlSpark_streaming P109-P129 7. 推荐系统案例 P130-P150 二、头条推荐系统 1. 头条-框架介绍 P151-P167 2. 头条-离线计算更新Item画像 P168-P182 3. 头条-离线用户召回集与排序计算 P183-P198 4. 头条-实时计算业务 P199-P210 5. 头条-推荐业务流实现与ABTest P211-P223 6. 头条-深度学习与推荐系统 P224-P236 7. 头条-TensorFlow框架介绍 P237-P251 8. 头条-黑马头条排序模型进阶 P252-P263

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01_内容介绍
02_推荐系统概念.ev4
03_推荐和web区别.ev4
04_大数据lambda架构介绍.ev4
05_推荐算法架构.ev4
06_推荐整体流程说明
07_推荐模型构建流程
08_协同过滤的基本思路
09_相似度计算的方法
10_协同过滤通过杰卡德相似度计算推荐结果案例
11_协同过滤_连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度
12_基于模型的协同过滤算法
13_基于模型的推荐算法_矩阵分解
14_推荐系统的评估_准确性和覆盖率
15_推荐系统的评估_探索与利用问题
16_推荐系统的评估实践
17_推荐系统的冷启动_用户冷启动
18_推荐系统的冷启动_物品冷启动和系统冷启动
19_基于内容推荐介绍
20_基于内容推荐和基于物品协同过滤区别
21_电影评分预测案例_思路分析
22_电影评分预测案例_关键代码实现
23_电影评分预测案例_基于物品的协同过滤
24_内容回顾
01_baseline概念介绍.ev4
02_baseline_梯度下降优化代码分析.ev4
03_baseline梯度下降优化实现.ev4
04_baseline_数据集拆分和指标评估分析.ev4
05_baseline_数据集拆分和指标评估实现.ev4
06_baseline_交替最小二乘法思路分析.ev4
07_baseline_交替最小二乘法完成.ev4
08_LFM原理和损失优化.ev4
09_LFM推导分析.ev4
10_LFM代码实现.ev4
11_基于内容推荐概述.ev4
12_使用tf-idf进行关键词提取.ev4
13_数据合并.ev4
14_TF-idf为每一部电影提取关键词.ev4
15_用户画像的建立.ev4
16_基于内容推荐过程回顾.ev4
17_word2Vec词向量模型建立并推荐电影.ev4
18_词向量回顾.ev4
19_虚拟机配置说明.ev4
01_内容回顾.ev4
02_Hadoop概念和发展过程.ev4
03_Hadoop组件介绍_HDFS.ev4
04_Hadoop组件介绍_MapReduce.ev4
05_Hadoop组件介绍_YARN.ev4
06_hdfs启动和常用shell指令.ev4
07_hdfs架构介绍.ev4
08_hdfs的安装.ev4
09_yarn作用.ev4
10_yarn的架构.ev4
11_上午内容回顾.ev4
12_mapreduce介绍&hadoopstreaming实现mapreduce.ev4
13_MRJob简介.ev4
14_MRJob实现wordcount.ev4
15_MRJob案例_topn统计.ev4
16_MRJob案例_文件join.ev4
17_mapreduce执行过程说明.ev4
18_mapreduce架构.ev4
19_hadoop生态介绍.ev4
20_hdfs的读写流程.ev4
21_大数据框架发行版选择问题.ev4
22_大数据和互联网产品配合.ev4
23_数据分析工作示例.ev4
01_内容回顾.ev4
02_Hive的概念.ev4
03_Hive的架构.ev4
04_HQL和传统关系型数据库对比.ev4
05_Hive的安装.ev4
06_Hive的基本使用.ev4
07_Hive的内部表和外部表.ev4
08_Hive的分区表.ev4
09_Hive的自定义函数.ev4
10_Hive综合案例说明.ev4
11_Hive综合案例实现.ev4
12_Hive内容总结.ev4
13_sqoop简介.ev4
14_sqoop导入mysql数据到hdfs.ev4
15_Hbase概念.ev4
16_Hbase的事务和CAP定理.ev4
17_Hbase的基础架构.ev4
18_Hbase回顾.ev4
01_内容回顾.ev4
02_spark简介.ev4
03_spark的wordcount体验.ev4
04_spark中RDD概念的介绍.ev4
05_RDD的创建_parallelize方式.ev4
06_RDD的三类算子介绍.ev4
07_RDD的算子练习_transformation.ev4
08_RDD的算子练习_action.ev4
09_pycharm链接centos远程提交代码.ev4
10_spark案例wordcount.ev4
11_spark案例pvuv&topn统计思路分析.ev4
12_spark案例pvuv&topn统计案例完成.ev4
13_spark案例ip统计分析.ev4
14_spark案例ip统计代码问题说明.ev4
15_spark案例ip统计完成.ev4
16_sparkstandalone模式角色说明.ev4
17_spark的安装.ev4
18_spark_core回顾.ev4
19_HBase回顾.ev4
20_HBase_shell介绍.ev4
21_HBase表设计案例.ev4
22_hive_on_HBase介绍.ev4
23_happybase操作hbase.ev4
24_重点回顾.ev4
01_内容回顾.ev4
02_SparkSQl介绍.ev4
03_SparkSQL中dataframe介绍.ev4
04_远程连接jupyternotebook&RDD创建DataFrame.ev4
05_从CSV文件读取数据创建DataFrame.ev4
06_SparkSQL的DataFrame常用API练习.ev4
07_SparkSQL的DataFrame常用API总结.ev4
08_SparkSQL从内存中加载JSON数据.ev4
09_SparkSQL从文件中加载JSON数据.ev4
10_数据清洗案例_数据去重.ev4
11_数据清洗案例_缺失值处理.ev4
12_数据清洗案例_异常值处理.ev4
13_sparkSQL回顾.ev4
14_sparkstreaming简介.ev4
15_sparkstreaming组件介绍.ev4
16_sparkstreaming的wordcount案例.ev4
17_sparkstreaming的有状态操作_updatestatebykey.ev4
18_sparkstreaming的有状态操作_window操作.ev4
19_sparkstreaming内容回顾.ev4
20_算法相关内容回顾.ev4
21_框架相关内容回顾.ev4
02_数据集分析_逻辑回归模型创建分析.ev4
03_数据集分析_协同过滤模型创建.ev4
04_Pandas拆分数据.ev4
05_用户行为数据情况分析.ev4
06_用户类别ALS模型训练_评分数据处理.ev4
07_用户类别ALS模型训练完成.ev4
08_通过spark进行onehot编码.ev4
09_根据时间划分训练集测试集.ev4
10_用户特征数据缺失值处理分析.ev4
11_sparkMLlib创建随机森林模型预测缺失值_clip.ev4
12_缺失值预测完毕数据回填.ev4
13_CTR预估数据准备完成.ev4
14_SparkML训练逻辑回归模型说明.ev4
15_SparkML训练CTR预估模型_数据合并.ev4
16_SparkML训练CTR预估模型训练和结果说明.ev4
17_根据用户喜好的类别找到对应的商品进行召回并缓存.ev4
18_离线推荐实时推荐说明.ev4
19_实时推荐完成.ev4
20_推荐命令行运行效果展示.ev4
21_推荐过程回顾&问题说明.ev4
22_内容回顾.ev4
01_黑马头条推荐架构与业务流.ev4
02_开发环境介绍.ev4
03_业务数据介绍.ev4
04_数据库迁移介绍.ev4
05_数据库迁移案例.ev4
06_迁移脚本定时运行.ev4
07_用户行为收集介绍.ev4
08_supervisor管理.ev4
09_进程管理添加.ev4
10_用户行为收集结果.ev4
11_离线画像构建.ev4
12_文章数据合并.ev4
13_文章数据合并2.ev4
14_tfidf结果计算.ev4
15_结果解析.ev4
16_texrank计算.ev4
17_总结.ev4
01_复习.ev4
02_文章画像增量更新:离线增量文章画像更新代码介绍.ev4
03_文章画像增量更新:APschedule增量更新设置.ev4
04_文章画像增量更新:supervisor添加离线文章更新.ev4
05_文章向量:word2vec介绍.ev4
06_文章向量:频道的word2vec模型训练保存.ev4
07_文章向量:词向量合并.ev4
08_文章向量:词向量平均值计算.ev4
09_文章相似度:相似度计算LSH介绍.ev4
10_文章相似度:处理不同频道文章向量类型.ev4
11_文章相似度:BRPLSH相似度计算.ev4
12_文章相似度:相似度结果存储.ev4
13_文章相似度增量更新与文章更新总结.ev4
14_用户画像介绍.ev4
15_用户行为日志关联.ev4
02_用户画像:用户行为原始数据处理.ev4
03_用户画像:行为数据合并处理写入基础行为表.ev4
04_用户画像:存储介绍.ev4
05_用户画像:用户画像文章标签获取.ev4
06_用户画像:标签权重计算.ev4
07_用户画像总结.ev4
08_用户画像:用户基本信息存储画像.ev4
09_用户画像:完整代码分析与更新设置.ev4
10_离线用户模型召回:黑马召回排序流程以及方案介绍.ev4
11_离线用户模型召回:用户召回表设计以及历史召回表.ev4
12_离线用户模型召回:召回步骤分析以及ALS模型复习.ev4
13_离线用户模型召回:用户点击行为数据处理.ev4
14_离线用户模型召回:ALS推荐以及结果处理.ev4
15_离线用户模型召回:召回结果存储以及历史召回过滤.ev4
16_离线用户内容召回:文章内容相似推荐以及结果存储.ev4
17_离线用户多路召回定时更新.ev4
01_复习.ev4
02_离线排序业务介绍.ev4
03_排序模型样本特征构造.ev4
04_用户关键词权重处理问题解决.ev4
05_LR模型加载与预估.ev4
06_LR模型加载与预估2.ev4
07_离线特征中心-用户特征存储.ev4
08_离线特征中心:文章特征存储.ev4
09_定时特征中心更新.ev4
10_实时业务介绍与日志收集到Kafka.ev4
11_实时计算:streaming配置.ev4
12_实时召回内容获取与召回表存储.ev4
02_热门文章召回存储.ev4
03_新文章召回存储.ev4
04_实时在线召回的supervisor添加.ev4
05_实时推荐:实施推荐业务逻辑介绍.ev4
06_实施推荐:grpc以及参数介绍.ev4
07_实时推荐:grpc协议介绍.ev4
08_实时推荐:黑马头条grpc服务端编写.ev4
09_实时推荐:黑马头条grpc测试.ev4
10_实时推荐:ABTest分流.ev4
11_实时推荐:推荐中心业务介绍以及实现.ev4
12_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑.ev4
13_实时推荐:协同过滤召回服务读取逻辑与实现.ev4
14_实时推荐:热门文章与新文章读取.ev4
02_实时推荐:召回结果读取过滤.ev4
03_实时推荐:召回结果的存储.ev4
04_实时推荐:召回结果存储测试.ev4
05_实时推荐:推荐缓存服务.ev4
06_实时推荐:推荐缓存服务添加代码.ev4
07_实时推荐:缓存结果测试.ev4
08_实时推荐:缓存结果测试.ev4
09_实时推荐:模型预测notebook代码1.ev4
10_实时推荐:模型预测notebook代码2.ev4
11_实时推荐:grpc运行模型测试添加.ev4
12_实时推荐:模型预测测试(等待时间).ev4
13_实时推荐:模型预测测试2.ev4
14_实时推荐:模型预测测试3.ev4
02_深度学习与推荐系统介绍.ev4
03_TensorFlow数据流图.ev4
04_图.ev4
05_Tensorboard.ev4
06_OP.ev4
07_会话.ev4
08_张量与变量OP.ev4
09_线性回归原理与TF实现.ev4
10_tf.Variable的训练观察与效果.ev4
11_变量Tensorboard添加观察.ev4
12_变量Tensorboard添加观察2.ev4
13_模型加载与保存.ev4
14_设置命令行参数.ev4
16_TFrecords文件介绍与黑马流程.ev4
17_黑马训练样本存储.ev4
01_神经网络介绍.ev4
02_神经网络介绍2.ev4
03_神经网络分类原理.ev4
04_交叉熵损失.ev4
05_tf.dataset与tf.feature_column.ev4
06_tf.estimator做分类.ev4
07_深度学习与排序介绍.ev4
08_FTRL模型训练介绍.ev4
09_FTRL实时排序添加.ev4
10_wide&deep介绍.ev4
11_WDL模型导出.ev4
12_docker.ev4
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人工智能
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