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[大数据项目]-0010-基于大数据技术推荐系统算法案例实战视频教 : 18.41GB
├──1.01_大数据应用案例.mp4 : 105.82MB
├──1.02_大数据技术框架.mp4 : 71.67MB
├──1.03_推荐系统的技术栈.mp4 : 123.96MB
├──1.04_课程的基础要求和安排.mp4 : 36.49MB
├──2.01_什么是推荐系统（处理）.mp4 : 137.53MB
├──3.01_推荐系统的设计(1).mp4 : 133.11MB
├──3.01_推荐系统的设计.mp4 : 133.11MB
├──3.02_用户界面的重要性(1).mp4 : 177.22MB
├──3.02_用户界面的重要性.mp4 : 177.22MB
├──4.01_什么是lambda架构.mp4 : 95.72MB
├──4.02_Lambda架构之批处理层.mp4 : 204.94MB
├──4.03_Lambda架构之实时处理层.mp4 : 70.69MB
├──4.04_Lambda架构之服务层.mp4 : 62.54MB
├──5.01_什么是用户画像.mp4 : 64.05MB
├──5.02_用户画像的数学描述.mp4 : 131.28MB
├──5.03_用户画像系统流程.mp4 : 204.13MB
├──5.04_用户画像系统架构.mp4 : 46.13MB
├──5.05_用户标签使用案例.mp4 : 182.20MB
├──5.06_算法和模型的评价.mp4 : 99.62MB
├──5.07_SparkML代码实现.mp4 : 169.19MB
├──5.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践.mp4 : 393.22MB
├──5.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践.mp4 : 240.60MB
├──5.10_代码实例2之使用管道.mp4 : 46.97MB
├──5.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4 : 446.03MB
├──5.12_代码实例3之模型调优.mp4 : 95.11MB
├──5.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4 : 255.13MB
├──5.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4 : 348.79MB
├──5.15_用户画像系统应用.mp4 : 142.97MB
├──6.01_推荐模型构建流程.mp4 : 68.58MB
├──6.02_推荐算法概述.mp4 : 116.86MB
├──6.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4 : 135.58MB
├──6.04_相似度的计算.mp4 : 117.64MB
├──6.05_基于模型的方法.mp4 : 151.58MB
├──6.06_协同过滤的实现.mp4 : 116.96MB
├──6.07_推荐系统冷启动问题.mp4 : 82.55MB
├──6.08_推荐案例实践准备.mp4 : 59.68MB
├──6.09_推荐案例IDE环境配置-实践.mp4 : 145.43MB
├──07.01_Mahout概述.mp4 : 216.34MB
├──07.02_Mahout推荐系统组件.mp4 : 242.75MB
├──07.03_Mahout推荐系统评估.mp4 : 94.75MB
├──07.04_Mahout开发环境部署-实践.mp4 : 143.35MB
├──07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4 : 168.41MB
├──07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践.mp4 : 170.41MB
├──07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4 : 230.94MB
├──07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4 : 372.45MB
├──07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4 : 216.88MB
├──07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4 : 252.46MB
├──07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践.mp4 : 291.07MB
├──07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4 : 297.78MB
├──07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践.mp4 : 210.01MB
├──07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践.mp4 : 212.19MB
├──07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践.mp4 : 285.85MB
├──07.16_Mahout推荐系统实战-实践.mp4 : 304.11MB
├──8.01_Mahout推荐实战补充-实践.mp4 : 61.24MB
├──8.02_Spark MLlib概述.mp4 : 161.79MB
├──8.03_MLlib推荐算法介绍.mp4 : 92.35MB
├──8.04_MLlib推荐算法实战.mp4 : 90.33MB
├──8.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践.mp4 : 188.43MB
├──8.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践.mp4 : 257.65MB
├──8.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践.mp4 : 167.61MB
├──8.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践.mp4 : 287.09MB
├──8.09_推荐实战之开发环境准备-实践.mp4 : 117.55MB
├──8.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践.mp4 : 92.39MB
├──8.11推荐实战之实现计算RMSE函数-实践.mp4 : 60.54MB
├──8.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践.mp4 : 137.53MB
├──8.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践.mp4 : 164.08MB
├──8.14_推荐实战之模型训练及评估-实践.mp4 : 200.26MB
├──8.15_推荐实战之个性化推荐-实践.mp4 : 116.71MB
├──8.16_推荐实战之测试部署-实践.mp4 : 290.57MB
├──9.01_推荐系统与Lambda架构.mp4 : 128.65MB
├──9.02_推荐系统数据收集背景.mp4 : 84.84MB
├──9.03_FlumeNG数据收集系统.mp4 : 186.78MB
├──9.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践.mp4 : 242.19MB
├──9.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践.mp4 : 280.33MB
├──9.06_Sqoop数据收集工具.mp4 : 170.18MB
├──9.07_Sqoop收集账户数据-实践.mp4 : 366.00MB
├──9.08_HDFS数据存储系统.mp4 : 166.95MB
├──9.09_上传知识库文档到HDFS.mp4 : 120.31MB
├──9.10_HBase数据库存储系统.mp4 : 274.80MB
├──9.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践.mp4 : 451.25MB
├──9.12_推荐系统综合实战.mp4 : 34.90MB
├──9.13_推荐系统离线层实现-实践.mp4 : 389.05MB
├──9.14_推荐系统服务层实现-实践.mp4 : 178.71MB
├──9.15_推荐系统实时层实现-实践.mp4 : 287.16MB
├──课件文档代码 : 1.90GB
│├──mahout-recommendation.zip : 5.38MB
│├──spark-recommendation.zip : 3.38KB
│├──数据包.zip : 119.53MB
│├──第1讲 推荐系统与大数据的关系 : 2.76MB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 2.76MB
││ └──01-推荐系统与大数据.pptx : 2.76MB
│├──第2讲 认识推荐系统 : 0B
││└──视频 : 0B
│├──第3讲 推荐系统设计 : 3.43MB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 3.43MB
││ └──03-推荐系统设计.pptx : 3.43MB
│├──第4讲 大数据lambda架构 : 0B
││└──视频 : 0B
│├──第5讲 用户画像系统 : 4.24MB
││├──代码 : 5.40KB
│││├──SparkML-example1.scala : 1.33KB
│││├──SparkML-example2.scala : 1.35KB
│││├──SparkML-example3.scala : 1.86KB
│││└──SparkML-example4.scala : 876.00B
││├──数据 : 117.26KB
│││└──sample_linear_regression_data.txt : 117.26KB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 4.12MB
││ └──05-用户画像系统.pptx : 4.12MB
│├──第6讲 推荐算法及开发环境配置 : 13.33MB
││├──文档 : 246.65KB
│││└──推荐系统实战-实践指导2.pdf : 246.65KB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 13.09MB
││ ├──06-推荐案例实践准备.pptx : 1.91MB
││ └──06-推荐算法.pptx : 11.18MB
│├──第7讲 Mahout推荐算法实战 : 4.32MB
││├──代码 : 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
││├──文档 : 258.39KB
│││└──推荐系统实战-实践指导3.pdf : 258.39KB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 4.04MB
││ ├──07-Mahout推荐算法实战.pptx : 4.04MB
││ └──~$07-Mahout推荐算法实战.pptx : 165.00B
│├──第8讲 Spark推荐算法实战 : 2.48MB
││├──代码 : 9.11KB
│││├──ALS-examples.scala : 3.59KB
│││└──MovieLensALS.scala : 5.51KB
││├──文档 : 169.50KB
│││└──推荐系统实战-实践指导4.pdf : 169.50KB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 2.31MB
││ └──08-Spark推荐算法实战.pptx : 2.31MB
│├──第9讲 推荐系统与Lambda架构 : 9.27MB
││├──代码 : 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
││├──文档 : 408.25KB
│││└──推荐系统实战第9讲-实践指导5.pdf : 408.25KB
││├──视频 : 0B
││└──课件 : 8.85MB
││ ├──0901-推荐系统与Lambda架构.pptx : 1.72MB
││ ├──0902-分布式数据收集.pptx : 2.33MB
││ ├──0903-分布式数据存储.pptx : 2.99MB
││ └──0904-推荐系统实战.pptx : 1.81MB
│└──软件包 : 1.74GB
│ ├──安装包 : 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
│ └──虚拟机 : 1.14GB
│ └──master.rar : 1.14GB
└──课件文档代码.rar : 1.90GB