2019大数据技术之电影推荐系统,IDEA版大数据项目,全套培训资料与视频(5.3GB)

2019大数据技术之电影推荐系统,IDEA版大数据项目,全套培训资料与视频

本套课程来自最新2019年版,大数据技术之电影推荐系统,由武晟然讲师主讲,课程从数学基础到项目搭建与实现,共8天视频课程,并包含完整课程代码、笔记与资料,共5.3G。文章底部附下载地址,如链接失效,可评论告知。

项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的MovieLens数据集作为依托,以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。

大数据技术之电影推荐系统

课程文件目录:

2019年大数据技术之电影推荐系统 – IDEA版大数据项目之推荐系统 [5.3G]
┣━━笔记 [29.9M]
┃ ┣━━0_数学基础.pptx [1.8M]
┃ ┣━━1_机器学习简介.pptx [7.1M]
┃ ┣━━2_机器学习模型.pptx [2.5M]
┃ ┣━━3_推荐系统简介.pptx [7.6M]
┃ ┣━━4_推荐系统算法详解.pptx [1.6M]
┃ ┣━━5_电影推荐系统设计.pptx [6.5M]
┃ ┗━━大数据技术之电影推荐系统.doc [2.7M]
┣━━代码 [494.5M]
┃ ┣━━JupyterNotebook [175.1K]
┃ ┃ ┣━━1_线性回归_最小二乘法.ipynb [25.7K]
┃ ┃ ┣━━2_线性回归_梯度下降法.ipynb [36.5K]
┃ ┃ ┣━━3_线性回归_调用sklearn库.ipynb [11.7K]
┃ ┃ ┣━━4_knn.ipynb [17.5K]
┃ ┃ ┣━━5_kmeans.ipynb [70.1K]
┃ ┃ ┣━━6_TF-IDF.ipynb [8.5K]
┃ ┃ ┗━━7_LFM梯度下降.ipynb [5.2K]
┃ ┗━━MovieRecommender_day08.rar [494.3M]
┣━━视频 [4.4G]
┃ ┣━━Day1 [495.9M]
┃ ┃ ┣━━1.数学基础_1.wmv [72.2M]
┃ ┃ ┣━━2.数学基础_2.wmv [57.7M]
┃ ┃ ┣━━3.机器学习简介_1.wmv [81.2M]
┃ ┃ ┣━━4.机器学习简介_2.wmv [93.6M]
┃ ┃ ┣━━5.机器学习模型_线性回归.wmv [75M]
┃ ┃ ┗━━6.线性回归代码实现.wmv [116.3M]
┃ ┣━━Day2 [387.8M]
┃ ┃ ┣━━1_线性回归_梯度下降代码实现.wmv [121.5M]
┃ ┃ ┣━━2_knn.wmv [91.7M]
┃ ┃ ┣━━3_knn_代码实现.wmv [88.4M]
┃ ┃ ┗━━4_逻辑斯谛回归.wmv [86.2M]
┃ ┣━━Day3 [488M]
┃ ┃ ┣━━1_决策树.wmv [87.9M]
┃ ┃ ┣━━2_kmeans.wmv [115.8M]
┃ ┃ ┣━━3_kmeans代码测试.wmv [56.8M]
┃ ┃ ┣━━04_推荐系统简介.wmv [67.7M]
┃ ┃ ┣━━5_推荐系统简介_2.wmv [83.8M]
┃ ┃ ┗━━6_推荐系统简介.wmv [76M]
┃ ┣━━Day4 [487M]
┃ ┃ ┣━━1_推荐系统算法_特征处理和TF-IDF.wmv [108.7M]
┃ ┃ ┣━━2_TFIDF_示例.wmv [82.9M]
┃ ┃ ┣━━3_推荐系统算法_协同过滤.wmv [45.9M]
┃ ┃ ┣━━4_推荐系统算法_ALS.wmv [93.5M]
┃ ┃ ┣━━5_LFM梯度下降代码实现.wmv [99.6M]
┃ ┃ ┣━━5_电影推荐系统设计.pptx [6.5M]
┃ ┃ ┗━━6_电影推荐系统_1.wmv [49.8M]
┃ ┣━━Day5 [719.3M]
┃ ┃ ┣━━1.电影推荐系统_数据分析和统计推荐.wmv [59.1M]
┃ ┃ ┣━━2.电影推荐系统_离线推荐和实时推荐.wmv [77.3M]
┃ ┃ ┣━━3_MongoDB简介.wmv [79M]
┃ ┃ ┣━━4_项目框架和依赖.wmv [169.7M]
┃ ┃ ┣━━5_DataLoader_1.wmv [143.9M]
┃ ┃ ┣━━5_电影推荐系统设计.pptx [6.5M]
┃ ┃ ┣━━6_DataLoader_2.wmv [180.7M]
┃ ┃ ┣━━大数据技术之电影推荐系统.doc [2.8M]
┃ ┃ ┗━━MongoDB简介.pptx [372.9K]
┃ ┣━━Day6 [542M]
┃ ┃ ┣━━1_DataLoader_es.wmv [92.5M]
┃ ┃ ┣━━2_统计推荐_1.wmv [136.5M]
┃ ┃ ┣━━3.统计推荐_2.wmv [178.7M]
┃ ┃ ┗━━4_基于LFM的离线推荐_1.wmv [134.4M]
┃ ┣━━Day7 [686.7M]
┃ ┃ ┣━━1_基于LFM的离线推荐_2.wmv [140.2M]
┃ ┃ ┣━━2_ALS参数选取.wmv [136.9M]
┃ ┃ ┣━━3_实时推荐_1.wmv [129.3M]
┃ ┃ ┣━━4_实时推荐_2.wmv [88.7M]
┃ ┃ ┗━━5_实时推荐_3.wmv [191.5M]
┃ ┗━━Day8 [664.3M]
┃ ┣━━1_实时推荐_4.wmv [183M]
┃ ┣━━2_实时推荐_测试.wmv [79.7M]
┃ ┣━━3_基于内容的推荐_1.wmv [148.2M]
┃ ┣━━4_基于内容的推荐_2.wmv [84.7M]
┃ ┗━━5_实时系统联调.wmv [168.8M]
┗━━资料 [408.7M]
┣━━apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz [64.8M]
┣━━elasticsearch-5.6.2.tar.gz [32.2M]
┣━━kafka_2.11-2.1.0.tgz [59M]
┣━━scala-2.11.8.zip [27.4M]
┣━━spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz [191.8M]
┗━━zookeeper-3.4.10.tar.gz [33.4M]

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