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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
〖视频截图〗:
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2019-9-10 08:56:05
发表于 2019-9-10 09:20:33
发表于 2019-9-10 11:19:24
