2019推荐系统算法工程师实战教程 大数据推荐系统算法 Python推荐系统算法 智能推荐系统算法（视频+源码+课件）

 

系列一：推荐系统算法工程师精析

1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4
2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4
3_推荐引擎-实现基础工程（1）.mp4
4_推荐引擎-实现基础工程 （2）.mp4
5_推荐引擎-实现基础工程（3）.mp4
6_推荐引擎-实现基础工程（4）.mp4
7_推荐引擎-实现基本的实时处理（1）.mp4
8_推荐引擎-实现基本的实时处理（2）.mp4
9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）.mp4
10_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）.mp4
11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）.mp4
12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）.mp4
13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）.mp4
14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）.mp4
15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）.mp4
16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）.mp4
17_推荐引擎 – 实践课（1）.mp4
18_推荐引擎 – 实践课（2）.mp4
19_推荐算法 -实现基础规则算法（1）.mp4
20_推荐算法 -实现基础规则算法（2）.mp4
21_推荐算法 -实现基础规则算法（3）.mp4
22_推荐算法 -实现基础规则算法（4）.mp4
23_推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）.mp4
24_推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）.mp4
25_推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）.mp4
26_推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）.mp4
27_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4
28_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4
29_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）.mp4
30_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）.mp4
31_推荐算法 – 实践课（1）.mp4
32_推荐算法 – 实践课（2）.mp4
33_推荐算法 – 实践课（3）.mp4
34_推荐算法 – 实践课（4）.mp4
35_推荐算法 – 实现关联规则（1）.mp4
36_推荐算法 – 实现关联规则（2）.mp4
37_推荐算法 – 实现关联规则（3）.mp4
38_推荐算法 – 实现关联规则（4）.mp4
39_推荐算法 – 实现关联规则（5）.mp4
40_推荐算法 – 实现关联规则（6）.mp4
41_推荐算法 – 推荐综合（1）.mp4
42_推荐算法 – 推荐综合（2）.mp4
43_拼装推荐结果（1）.mp4
44_拼装推荐结果（2）.mp4
45_推荐环境 – TensorFlow（1）.mp4
46_推荐环境 – TensorFlow（2）.mp4
47_推荐环境 – TensorFlow（3）.mp4
48_推荐环境 – TensorFlow（4）.mp4
49_推荐环境 – TensorFlow（5）.mp4
50_推荐环境 – TensorFlow（6）.mp4
51_推荐环境 – TensorFlow（7）.mp4
52_推荐环境 – TensorFlow（8）.mp4
53_推荐环境 – TensorFlow（9）.mp4
54_推荐环境 – TensorFlow（10）.mp4
课程目录.txt

资料
        代码.zip
        推荐算法_概览.pdf
        推荐算法_第一课.pdf
        推荐算法_第二课.pptx
        推荐算法_第三课.pdf
        推荐算法_第五课.pdf
        推荐引擎.pdf
        推荐引擎_实时处理.pdf
        推荐环境.pptx
        推荐算法_关联规则.pdf
        推荐算法_协同过滤及实现.pdf
        推荐算法_实现协同过滤UCF.pdf

系列二：基于大数据技术推荐系统算法案例实战教程

  ┣━━part6 [3.4G]
  ┃    ┣━━1.01_大数据应用案例.mp4 [105.8M]
  ┃    ┣━━课程说明.txt [1.6K]
  ┃    ┣━━9.02_推荐系统数据收集背景.mp4 [84.8M]
  ┃    ┣━━9.03_FlumeNG数据收集系统.mp4 [186.8M]
  ┃    ┣━━9.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践.mp4 [242.2M]
  ┃    ┣━━9.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践.mp4 [280.3M]
  ┃    ┣━━9.06_Sqoop数据收集工具.mp4 [170.2M]
  ┃    ┣━━9.07_Sqoop收集账户数据-实践.mp4 [366M]
  ┃    ┣━━9.01_推荐系统与Lambda架构.mp4 [128.7M]
  ┃    ┣━━9.09_上传知识库文档到HDFS.mp4 [120.3M]
  ┃    ┣━━9.10_HBase数据库存储系统.mp4 [274.8M]
  ┃    ┣━━9.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践.mp4 [451.2M]
  ┃    ┣━━9.12_推荐系统综合实战.mp4 [34.9M]
  ┃    ┣━━9.13_推荐系统离线层实现-实践.mp4 [389.1M]
  ┃    ┣━━9.14_推荐系统服务层实现-实践.mp4 [178.7M]
  ┃    ┣━━9.15_推荐系统实时层实现-实践.mp4 [287.2M]
  ┃    ┗━━9.08_HDFS数据存储系统.mp4 [166.9M]
  ┣━━part5 [2.4G]
  ┃    ┣━━08.11.mp4 [60.5M]
  ┃    ┣━━8.16_推荐实战之测试部署-实践.mp4 [290.6M]
  ┃    ┣━━8.02_Spark MLlib概述.mp4 [161.8M]
  ┃    ┣━━8.03_MLlib推荐算法介绍.mp4 [92.4M]
  ┃    ┣━━8.04_MLlib推荐算法实战.mp4 [90.3M]
  ┃    ┣━━8.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践.mp4 [188.4M]
  ┃    ┣━━8.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践.mp4 [257.7M]
  ┃    ┣━━8.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践.mp4 [167.6M]
  ┃    ┣━━8.01_Mahout推荐实战补充-实践.mp4 [61.2M]
  ┃    ┣━━8.09_推荐实战之开发环境准备-实践.mp4 [117.5M]
  ┃    ┣━━8.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践.mp4 [92.4M]
  ┃    ┣━━8.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践.mp4 [137.5M]
  ┃    ┣━━8.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践.mp4 [164.1M]
  ┃    ┣━━8.14_推荐实战之模型训练及评估-实践.mp4 [200.3M]
  ┃    ┣━━8.15_推荐实战之个性化推荐-实践.mp4 [116.7M]
  ┃    ┗━━8.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践.mp4 [287.1M]
  ┣━━part4 [3.6G]
  ┃    ┣━━07.01_Mahout概述.mp4 [216.3M]
  ┃    ┣━━课程说明.txt [1.6K]
  ┃    ┣━━07.03_Mahout推荐系统评估.mp4 [94.8M]
  ┃    ┣━━07.04_Mahout开发环境部署-实践.mp4 [143.3M]
  ┃    ┣━━07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4 [168.4M]
  ┃    ┣━━07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践.mp4 [170.4M]
  ┃    ┣━━07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4 [230.9M]
  ┃    ┣━━07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4 [372.5M]
  ┃    ┣━━07.02_Mahout推荐系统组件.mp4 [242.8M]
  ┃    ┣━━07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4 [252.5M]
  ┃    ┣━━07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践.mp4 [291.1M]
  ┃    ┣━━07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4 [297.8M]
  ┃    ┣━━07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践.mp4 [210M]
  ┃    ┣━━07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践.mp4 [212.2M]
  ┃    ┣━━07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践.mp4 [285.8M]
  ┃    ┣━━07.16_Mahout推荐系统实战-实践.mp4 [304.1M]
  ┃    ┗━━07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4 [216.9M]
  ┣━━part3 [2.2G]
  ┃    ┣━━5.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4 [446M]
  ┃    ┣━━6.09_推荐案例IDE环境配置-实践.mp4 [145.4M]
  ┃    ┣━━5.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4 [255.1M]
  ┃    ┣━━5.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4 [348.8M]
  ┃    ┣━━5.15_用户画像系统应用.mp4 [143M]
  ┃    ┣━━6.01_推荐模型构建流程.mp4 [68.6M]
  ┃    ┣━━6.02_推荐算法概述.mp4 [116.9M]
  ┃    ┣━━5.12_代码实例3之模型调优.mp4 [95.1M]
  ┃    ┣━━6.04_相似度的计算.mp4 [117.6M]
  ┃    ┣━━6.05_基于模型的方法.mp4 [151.6M]
  ┃    ┣━━6.06_协同过滤的实现.mp4 [117M]
  ┃    ┣━━6.07_推荐系统冷启动问题.mp4 [82.5M]
  ┃    ┣━━6.08_推荐案例实践准备.mp4 [59.7M]
  ┃    ┗━━6.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4 [135.6M]
  ┣━━part2 [2.3G]
  ┃    ┣━━3.01_推荐系统的设计.mp4 [133.1M]
  ┃    ┣━━5.10_代码实例2之使用管道.mp4 [47M]
  ┃    ┣━━4.01_什么是lambda架构.mp4 [95.7M]
  ┃    ┣━━4.02_Lambda架构之批处理层.mp4 [204.9M]
  ┃    ┣━━4.03_Lambda架构之实时处理层.mp4 [70.7M]
  ┃    ┣━━4.04_Lambda架构之服务层.mp4 [62.5M]
  ┃    ┣━━5.01_什么是用户画像.mp4 [64M]
  ┃    ┣━━5.02_用户画像的数学描述.mp4 [131.3M]
  ┃    ┣━━3.02_用户界面的重要性.mp4 [177.2M]
  ┃    ┣━━5.04_用户画像系统架构.mp4 [46.1M]
  ┃    ┣━━5.05_用户标签使用案例.mp4 [182.2M]
  ┃    ┣━━5.06_算法和模型的评价.mp4 [99.6M]
  ┃    ┣━━5.07_SparkML代码实现.mp4 [169.2M]
  ┃    ┣━━5.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践.mp4 [393.2M]
  ┃    ┣━━5.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践.mp4 [240.6M]
  ┃    ┗━━5.03_用户画像系统流程.mp4 [204.1M]
  ┗━━part1 [785.8M]
        ┣━━1.01_大数据应用案例.mp4 [105.8M]
        ┣━━1.02_大数据技术框架.mp4 [71.7M]
        ┣━━1.03_推荐系统的技术栈.mp4 [124M]
        ┣━━1.04_课程的基础要求和安排.mp4 [36.5M]
        ┣━━2.01_什么是推荐系统（处理）.mp4 [137.5M]
        ┣━━3.01_推荐系统的设计.mp4 [133.1M]
        ┗━━3.02_用户界面的重要性.mp4 [177.2M]

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