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[大資料專案]-0010-基於大資料技術推薦系統演算法案例實戰視訊教 : 18.41GB
├──1.01_大資料應用案例.mp4 : 105.82MB
├──1.02_大資料技術框架.mp4 : 71.67MB
├──1.03_推薦系統的技術棧.mp4 : 123.96MB
├──1.04_課程的基礎要求和安排.mp4 : 36.49MB
├──2.01_什麼是推薦系統（處理）.mp4 : 137.53MB
├──3.01_推薦系統的設計(1).mp4 : 133.11MB
├──3.01_推薦系統的設計.mp4 : 133.11MB
├──3.02_使用者介面的重要性(1).mp4 : 177.22MB
├──3.02_使用者介面的重要性.mp4 : 177.22MB
├──4.01_什麼是lambda架構.mp4 : 95.72MB
├──4.02_Lambda架構之批處理層.mp4 : 204.94MB
├──4.03_Lambda架構之實時處理層.mp4 : 70.69MB
├──4.04_Lambda架構之服務層.mp4 : 62.54MB
├──5.01_什麼是使用者畫像.mp4 : 64.05MB
├──5.02_使用者畫像的數學描述.mp4 : 131.28MB
├──5.03_使用者畫像系統流程.mp4 : 204.13MB
├──5.04_使用者畫像系統架構.mp4 : 46.13MB
├──5.05_使用者標籤使用案例.mp4 : 182.20MB
├──5.06_演算法和模型的評價.mp4 : 99.62MB
├──5.07_SparkML程式碼實現.mp4 : 169.19MB
├──5.08_程式碼例項1之模型訓練及引數設定-實踐.mp4 : 393.22MB
├──5.09_程式碼例項1之引數設定及模型測試-實踐.mp4 : 240.60MB
├──5.10_程式碼例項2之使用管道.mp4 : 46.97MB
├──5.11_程式碼例項2之使用管道-實踐.mp4 : 446.03MB
├──5.12_程式碼例項3之模型調優.mp4 : 95.11MB
├──5.13_程式碼示例3之模型調優-實踐.mp4 : 255.13MB
├──5.14_程式碼示例4之模型調優-實踐.mp4 : 348.79MB
├──5.15_使用者畫像系統應用.mp4 : 142.97MB
├──6.01_推薦模型構建流程.mp4 : 68.58MB
├──6.02_推薦演算法概述.mp4 : 116.86MB
├──6.03_基於協同過濾的推薦演算法.mp4 : 135.58MB
├──6.04_相似度的計算.mp4 : 117.64MB
├──6.05_基於模型的方法.mp4 : 151.58MB
├──6.06_協同過濾的實現.mp4 : 116.96MB
├──6.07_推薦系統冷啟動問題.mp4 : 82.55MB
├──6.08_推薦案例實踐準備.mp4 : 59.68MB
├──6.09_推薦案例IDE環境配置-實踐.mp4 : 145.43MB
├──07.01_Mahout概述.mp4 : 216.34MB
├──07.02_Mahout推薦系統元件.mp4 : 242.75MB
├──07.03_Mahout推薦系統評估.mp4 : 94.75MB
├──07.04_Mahout開發環境部署-實踐.mp4 : 143.35MB
├──07.05_Mahout推薦例項1之偏好陣列-實踐.mp4 : 168.41MB
├──07.06_Mahout推薦例項2之資料模型-實踐.mp4 : 170.41MB
├──07.07_Mahout推薦例項3之構建模型-實踐.mp4 : 230.94MB
├──07.08_Mahout推薦例項4之模型評估1-實踐.mp4 : 372.45MB
├──07.09_Mahout推薦例項5之模型評估2-實踐.mp4 : 216.88MB
├──07.10_Mahout推薦例項6之電影推薦1-實踐.mp4 : 252.46MB
├──07.11_Mahout推薦例項6之電影推薦2-實踐.mp4 : 291.07MB
├──07.12_Mahout推薦例項6之電影推薦3-實踐.mp4 : 297.78MB
├──07.13_Mahout推薦例項7之圖書推薦1-實踐.mp4 : 210.01MB
├──07.14_Mahout推薦例項7之圖書推薦2-實踐.mp4 : 212.19MB
├──07.15_Mahout推薦例項7之圖書推薦3-實踐.mp4 : 285.85MB
├──07.16_Mahout推薦系統實戰-實踐.mp4 : 304.11MB
├──8.01_Mahout推薦實戰補充-實踐.mp4 : 61.24MB
├──8.02_Spark MLlib概述.mp4 : 161.79MB
├──8.03_MLlib推薦演算法介紹.mp4 : 92.35MB
├──8.04_MLlib推薦演算法實戰.mp4 : 90.33MB
├──8.05_MLlib推薦例項之定義解析函式-實踐.mp4 : 188.43MB
├──8.06_MLlib推薦例項之探索DataFrame_實踐.mp4 : 257.65MB
├──8.07_MLlib推薦例項之ALS模型推薦-實踐.mp4 : 167.61MB
├──8.08_MLlib推薦例項之模型評估-實踐.mp4 : 287.09MB
├──8.09_推薦實戰之開發環境準備-實踐.mp4 : 117.55MB
├──8.10_推薦實戰之實現使用者評分函式-實踐.mp4 : 92.39MB
├──8.11推薦實戰之實現計算RMSE函式-實踐.mp4 : 60.54MB
├──8.12_推薦實戰之引數設定及資料載入-實踐.mp4 : 137.53MB
├──8.13_推薦實戰之使用者調查及資料拆分-實踐.mp4 : 164.08MB
├──8.14_推薦實戰之模型訓練及評估-實踐.mp4 : 200.26MB
├──8.15_推薦實戰之個性化推薦-實踐.mp4 : 116.71MB
├──8.16_推薦實戰之測試部署-實踐.mp4 : 290.57MB
├──9.01_推薦系統與Lambda架構.mp4 : 128.65MB
├──9.02_推薦系統資料收集背景.mp4 : 84.84MB
├──9.03_FlumeNG資料收集系統.mp4 : 186.78MB
├──9.04_Web日誌資料採集Flume部署配置-實踐.mp4 : 242.19MB
├──9.05_Web日誌資料採集Flume執行測試-實踐.mp4 : 280.33MB
├──9.06_Sqoop資料收集工具.mp4 : 170.18MB
├──9.07_Sqoop收集賬戶資料-實踐.mp4 : 366.00MB
├──9.08_HDFS資料儲存系統.mp4 : 166.95MB
├──9.09_上傳知識庫文件到HDFS.mp4 : 120.31MB
├──9.10_HBase資料庫儲存系統.mp4 : 274.80MB
├──9.11_載入並訪問Hbase的評分資料-實踐.mp4 : 451.25MB
├──9.12_推薦系統綜合實戰.mp4 : 34.90MB
├──9.13_推薦系統離線層實現-實踐.mp4 : 389.05MB
├──9.14_推薦系統服務層實現-實踐.mp4 : 178.71MB
├──9.15_推薦系統實時層實現-實踐.mp4 : 287.16MB
├──課件文件程式碼 : 1.90GB
│├──mahout-recommendation.zip : 5.38MB
│├──spark-recommendation.zip : 3.38KB
│├──資料包.zip : 119.53MB
│├──第1講 推薦系統與大資料的關係 : 2.76MB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 2.76MB
││ └──01-推薦系統與大資料.pptx : 2.76MB
│├──第2講 認識推薦系統 : 0B
││└──視訊 : 0B
│├──第3講 推薦系統設計 : 3.43MB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 3.43MB
││ └──03-推薦系統設計.pptx : 3.43MB
│├──第4講 大資料lambda架構 : 0B
││└──視訊 : 0B
│├──第5講 使用者畫像系統 : 4.24MB
││├──程式碼 : 5.40KB
│││├──SparkML-example1.scala : 1.33KB
│││├──SparkML-example2.scala : 1.35KB
│││├──SparkML-example3.scala : 1.86KB
│││└──SparkML-example4.scala : 876.00B
││├──資料 : 117.26KB
│││└──sample_linear_regression_data.txt : 117.26KB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 4.12MB
││ └──05-使用者畫像系統.pptx : 4.12MB
│├──第6講 推薦演算法及開發環境配置 : 13.33MB
││├──文件 : 246.65KB
│││└──推薦系統實戰-實踐指導2.pdf : 246.65KB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 13.09MB
││ ├──06-推薦案例實踐準備.pptx : 1.91MB
││ └──06-推薦演算法.pptx : 11.18MB
│├──第7講 Mahout推薦演算法實戰 : 4.32MB
││├──程式碼 : 28.05KB
│││├──BookCrossing : 11.32KB
││││├──BXBooleanRecommender.java : 3.12KB
││││├──BXBooleanRecommenderBuilder.java : 492.00B
││││├──BXBooleanRecommenderEvaluator.java : 1.48KB
││││├──BXDataModel.java : 1.68KB
││││├──BXDataModelBuilder.java : 595.00B
││││├──BXRecommender.java : 2.71KB
││││├──BXRecommenderBuilder.java : 478.00B
││││└──BXRecommenderEvaluator.java : 832.00B
│││├──example : 7.03KB
││││├──CreateGenericDataModel.java : 1.22KB
││││├──CreatePreferenceArray.java : 686.00B
││││├──EvaluatorIntro.java : 2.09KB
││││├──IREvaluatorIntro.java : 1.90KB
││││└──RecommenderIntro.java : 1.15KB
│││├──MovieLens : 6.65KB
││││├──BatchItemSimilaritiesMovieLens.java : 1.81KB
││││├──MovieLensDataModel.java : 1.51KB
││││└──UserRecommenderMovieLens.java : 3.32KB
│││└──practice : 3.06KB
│││ └──MysqlDataMovieRecommend.java : 3.06KB
││├──文件 : 258.39KB
│││└──推薦系統實戰-實踐指導3.pdf : 258.39KB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 4.04MB
││ ├──07-Mahout推薦演算法實戰.pptx : 4.04MB
││ └──~$07-Mahout推薦演算法實戰.pptx : 165.00B
│├──第8講 Spark推薦演算法實戰 : 2.48MB
││├──程式碼 : 9.11KB
│││├──ALS-examples.scala : 3.59KB
│││└──MovieLensALS.scala : 5.51KB
││├──文件 : 169.50KB
│││└──推薦系統實戰-實踐指導4.pdf : 169.50KB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 2.31MB
││ └──08-Spark推薦演算法實戰.pptx : 2.31MB
│├──第9講 推薦系統與Lambda架構 : 9.27MB
││├──程式碼 : 21.15KB
│││├──hbase操作.txt : 801.00B
│││└──src : 20.37KB
│││ └──main : 20.37KB
│││ ├──java : 18.76KB
│││ │└──com : 18.76KB
│││ │ └──dylan : 18.76KB
│││ │ └──recom : 18.76KB
│││ │ ├──common : 3.48KB
│││ │ │├──Constants.java : 301.00B
│││ │ │├──ItemSimilarity.java : 1.17KB
│││ │ │└──RedisUtil.java : 2.02KB
│││ │ ├──offline : 9.35KB
│││ │ │├──GroupLensDataModel.java : 2.67KB
│││ │ │├──HDFSDataModel.java : 1.98KB
│││ │ │├──ItemsSimilarityTableRedisWriter.java : 1.41KB
│││ │ │├──SimilarityTablesGenerator.java : 1.70KB
│││ │ │└──UserItemSimilarityTableRedisWriter.java : 1.59KB
│││ │ ├──realtime : 2.47KB
│││ │ │├──KafkaProducer.java : 1.92KB
│││ │ │└──NewClickEvent.java : 570.00B
│││ │ └──webservice : 3.46KB
│││ │ ├──ItemBasedRecoResult.java : 1.82KB
│││ │ ├──RecommendedItems.java : 359.00B
│││ │ └──RecoServer.java : 1.28KB
│││ └──scala : 1.61KB
│││ └──com : 1.61KB
│││ └──dylan : 1.61KB
│││ └──recom : 1.61KB
│││ └──realtime : 1.61KB
│││ └──RealtimeRecommender.scala : 1.61KB
││├──文件 : 408.25KB
│││└──推薦系統實戰第9講-實踐指導5.pdf : 408.25KB
││├──視訊 : 0B
││└──課件 : 8.85MB
││ ├──0901-推薦系統與Lambda架構.pptx : 1.72MB
││ ├──0902-分散式資料收集.pptx : 2.33MB
││ ├──0903-分散式資料儲存.pptx : 2.99MB
││ └──0904-推薦系統實戰.pptx : 1.81MB
│└──軟體包 : 1.74GB
│ ├──安裝包 : 616.27MB
│ │├──hadoop-2.6.5.tar.gz : 190.39MB
│ │├──jdk-7u71-linux-x64.gz : 135.63MB
│ │├──kafka_2.10-0.8.2.2.tgz : 15.42MB
│ │├──redis-3.0.7.tar.gz : 1.31MB
│ │├──spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz : 265.18MB
│ │└──tcl8.6.1-src.tar.gz : 8.35MB
│ └──虛擬機器 : 1.14GB
│ └──master.rar : 1.14GB
└──課件文件程式碼.rar : 1.90GB