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大數據推薦系統算法視頻教程
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課程簡介：

推薦系統是利用電子商務網站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應該購買什麽產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。

為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平臺，以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務。

本課程全面介紹了推薦系統所涉及的最常見的算法及企業應用場景以及結合大數據Spark的代碼實現，系企業一線推薦系統算法工程師結合親身工作經歷講解，企業內部培訓，現場實錄，全套課件+代碼，具有很強的實用意義和參考價值

課程目錄：

任務1： 企業眼中的算法與算法工程師
任務2： 什麽是推薦系統及推薦系統的分類
任務3： 推薦系統的概念與應用（sku、spu、uv與pv、ctr與cvr）
任務4： 協同過濾實戰01_概念、推薦書籍與企業應用
任務5： 協同過濾實戰02_基於用戶的協同過濾算法(User-Based)概述
任務6： 協同過濾實戰03_用戶相似度推薦開發_Spark代碼實現（上）
任務7： 協同過濾實戰03_用戶相似度推薦開發_Spark代碼實現（中）

任務8： 協同過濾實戰03_用戶相似度推薦開發_Spark代碼實現（下）
任務9： 協同過濾實戰04_基於項的協同過濾（Item-Based）算法概述
任務10： 協同過濾實戰05_商品相似度推薦開發原理與分析實現（上）
任務11： 協同過濾實戰05_商品相似度推薦開發原理與分析實現（下）
任務12： 協同過濾實戰06_Matrix Factorization（ALS算法）詳解（上）
任務13： 協同過濾實戰06_Matrix Factorization（ALS算法）詳解（下）
任務14： 協同過濾實戰07_電影評分ALS推薦開發（上）
任務15： 協同過濾實戰07_電影評分ALS推薦開發（下）
任務16： 內容推薦實戰01_Item Profiles原理詳解（上）
任務17： 內容推薦實戰01_Item Profiles原理詳解（下）
任務18： 內容推薦實戰02_User Profiles原理精講
任務19： 內容推薦實戰03_TF-IDF算法原理精講
任務20： 內容推薦實戰03_TF-IDF算法_Spark代碼實現（上）
任務21： 內容推薦實戰03_TF-IDF算法_Spark代碼實現（下）
任務22： 混合推薦實戰01_Bagging & boosting算法原理
任務23： 混合推薦實戰02_Adaboost算法算法原理（上）
任務24： 混合推薦實戰02_Adaboost算法算法原理（下）
任務25： 混合推薦實戰03_GDBT算法原理與實現（上）
任務26： 混合推薦實戰03_GDBT算法原理與實現（中）
任務27： 混合推薦實戰03_GDBT算法原理與實現（下）
任務28： 混合推薦實戰04_andom forest理論講解
任務29： 混合推薦實戰05_MinHash LSH算法講解（上）
任務30： 混合推薦實戰05_MinHash LSH算法講解（下）
任務31： 混合推薦實戰05_MinHash LSH算法_Spark代碼實現（上）
任務32： 混合推薦實戰05_MinHash LSH算法_Spark代碼實現（下）
任務33： 基於Spark實現的文本相似度實戰_代碼剖析（上）
任務34： 基於Spark實現的文本相似度實戰_代碼剖析（下）

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