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[入门精通] 2019最新Python黑马头条推荐系统项目8天课程(全)

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    发表于 2019-9-10 08:56:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
    2019最新Python黑马头条推荐系统项目8天课程(全)


    〖课程介绍〗:


    2019最新Python黑马头条推荐系统项目8天课程(全)

    〖课程目录〗:

    黑马头条推荐第一天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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
                     
    黑马头条推荐第二天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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
                     

    黑马头条推荐第三天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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
                     
             
    黑马头条推荐第四天
      │  02_课件.zip
      │  03_代码.zip
      │  04_资料.zip
      │  
      └─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
                      
                      
    黑马头条推荐第五天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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
                     
    黑马头条推荐第六天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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
                            
    黑马头条推荐第七天
    │  02_课件.zip
    │  03_代码.zip
    │  04_资料.zip
    │  
    └─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


    黑马头条推荐第八天
    │  04_资料.zip
    │  toutiao_project.zip
    │  黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
    │  
    └─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





          

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    2019最新Python黑马头条推荐系统项目8天课程(全)
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