Spark大数据互联网项目实战推荐系统

📂 主文件夹：Spark大数据互联网项目实战推荐系统

• 📁 包含文件：spark大数据互联网项目实战推荐系统（全套）
• 📄 500T精品资源入口.txt
• 🎬 01.01_大数据应用案例.mp4
• 🎬 01.02_大数据技术框架.mp4
• 🎬 01.03_推荐系统的技术栈.mp4
• 🎬 01.04_课程的基础要求和安排.mp4
• 🎬 02.01_什么是推荐系统（处理）.mp4
• 🎬 03.01_推荐系统的设计.mp4
• 🎬 03.02_用户界面的重要性.mp4
• 🎬 04.01_什么是lambda架构.mp4
• 🎬 04.02_Lambda架构之批处理层.mp4
• 🎬 04.03_Lambda架构之实时处理层.mp4
• 🎬 04.04_Lambda架构之服务层.mp4
• 🎬 05.01_什么是用户画像.mp4
• 🎬 05.02_用户画像的数学描述.mp4
• 🎬 05.03_用户画像系统流程.mp4
• 🎬 05.04_用户画像系统架构.mp4
• 🎬 05.05_用户标签使用案例.mp4
• 🎬 05.06_算法和模型的评价.mp4
• 🎬 05.07_SparkML代码实现.mp4
• 🎬 05.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践.mp4
• 🎬 05.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践.mp4
• 🎬 05.10_代码实例2之使用管道.mp4
• 🎬 05.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4
• 🎬 05.12_代码实例3之模型调优.mp4
• 🎬 05.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4
• 🎬 05.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4
• 🎬 05.15_用户画像系统应用.mp4
• 🎬 06.01_推荐模型构建流程.mp4
• 🎬 06.02_推荐算法概述.mp4
• 🎬 06.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4
• 🎬 06.04_相似度的计算.mp4
• 🎬 06.05_基于模型的方法.mp4
• 🎬 06.06_协同过滤的实现.mp4
• 🎬 06.07_推荐系统冷启动问题.mp4
• 🎬 06.08_推荐案例实践准备.mp4
• 🎬 06.09_推荐案例IDE环境配置-实践.mp4
• 🎬 07.01_Mahout概述.mp4
• 🎬 07.02_Mahout推荐系统组件.mp4
• 🎬 07.03_Mahout推荐系统评估.mp4
• 🎬 07.04_Mahout开发环境部署-实践.mp4
• 🎬 07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4
• 🎬 07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践.mp4
• 🎬 07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4
• 🎬 07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4
• 🎬 07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4
• 🎬 07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4
• 🎬 07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践.mp4
• 🎬 07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4
• 🎬 07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践.mp4
• 🎬 07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践.mp4
• 🎬 07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践.mp4