2021年大数据推荐算法教程 - 小白博客

2021年大数据推荐算法教程

作者: 白子染

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教程

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教程介绍

推荐系统企业工程实战项目作为大数据基础应用的延伸,构建于用户画像项目之上,旨在让学员学习企业级推荐系统构建的基本思路,深入讲解推荐系统中的两个最重要的环节召回和排序 ,各环节基于Spark-Mllib引入相关算法,比如召回层ItemCF,ALS两路召回算法,融合排序层引入GBDT+LR,在理解算法的同时更偏重工程实战,我们会从原始数据的特征抽取,转换,算法模型设计到编程实现做深入的讲解,同时也会对算法模型的跨平台部署方案做实际的案例,让学员学习到算法模型是如何在实际工程中部署运用的。

学习地址

百度:https://pan.baidu.com/s/1tbvFrInRXRDQWOJWVs9dYA

天翼:https://cloud.189.cn/t/JjiqM3qyEFFb

微云:https://share.weiyun.com/ao7HTSBe

文件信息

文件大小: 5569086836 字节

MD5: E1BA3EB6F131C390726A1EAF0B1A6DAD

SHA1: CB134051F08C8D0F7F61209159F478C0650A9DC8

CRC32: 5D92405B

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原文地址: 《2021年大数据推荐算法教程》 发布于2021-1-24

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