大数据推荐系统算法代码全接触（企业内训，现场实录，机器学习算法+Spark实现）

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大数据推荐系统算法代码全接触（企业内训，现场实录，机器学习算法+Spark实现）
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推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。


为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。


本课程全面介绍了推荐系统所涉及的最常见的算法及企业应用场景以及结合大数据Spark的代码实现，系企业一线推荐系统算法工程师结合亲身工作经历讲解，企业内部培训，现场实录，全套课件+代码，具有很强的实用意义和参考价值