2019最新Python黑马头条推荐系统项目

『课程目录』:
├─黑马头条推荐第一天
) L) P$ Q$ }7 U
│  ├─01_视频
│  │      01_黑马头条推荐架构与业务流
│  │      02_开发环境介绍
( k# }! [2 n8 S$ }
│  │      03_业务数据介绍
7 g' T5 i1 U$ I. M' [
│  │      04_数据库迁移介绍
– x2 r9 K8 M" T
│  │      05_数据库迁移案例
│  │      06_迁移脚本定时运行
6 {0 \9 `7 J, `
│  │      07_用户行为收集介绍
/ {1 _5 ~2 F5 B/ u/ x5 \
│  │      08_supervisor管理
$ D. @7 l# c- ]( K, k" e" q
│  │      09_进程管理添加
0 m6 W/ W$ S- u& U
│  │      10_用户行为收集结果
. G" M! v0 v4 g7 M9 A9 L' T
│  │      11_离线画像构建
│  │      12_文章数据合并
│  │      13_文章数据合并2
│  │      14_tfidf结果计算
) Y! d% m) }, o% U+ x3 ]( e
│  │      15_结果解析
) w; E7 K' a, L) r  H8 g
│  │      16_texrank计算
9 V& O% s. J% u* G
│  │      17_总结
5 g& }! C( C# H
│                  
' i, u9 M! Z6 J) K5 P* f
├─黑马头条推荐第二天
│  ├─01_视频
0 }# \& j% c: Q. a) E) H& G1 K
│  │      01_复习_aVhf3
│  │      02_离线文章画像:文章关键词主题词计算
│  │      03_离线文章画像:定时文章更新添加设置
│  │      04_离线文章:supervisor管理
' Z4 M5 N- K$ a4 g$ a
│  │      05_离线文章相似:词向量
│  │      06_离线文章相似:文章向量计算
3 I# a# Y/ r' @: @6 J$ A
│  │      07_离线文章相似:LSH介绍
│  │      08_离线文章相似:历史相似文章介绍
) i/ @$ [- u" T+ m' Q
│  │      09_离线文章相似:相似文章结果存储
│  │      10_离线文章相似:定时更新文章相似添加
│  │      11_mind总结
│                  
' M+ ]& X/ [; P' d2 {  p  Q
├─黑马头条推荐第三天
+ S1 x  G* s  G. n4 s4 `1 Q% E
│  ├─01_视频
│  │      01_复习_15JSI
' W" ?. W# v( R* B
│  │      02_用户画像更新:用户画像逻辑与行为日志处理
. I' y$ ?$ f, B5 i* y3 B! o( @: o
│  │      03_用户画像更新:用户行为处理合并
│  │      04_用户画像更新:用户画像存储介绍
│  │      05_用户画像更新:用户操作的文章主题词合并
│  │      06_用户画像更新:用户关键词以及权重计算和存储
│  │      07_用户画像更新:用户的其他信息更新存储
+ N: w, S+ j% u
│  │      08_用户画像更新:用户画像定时更新添加
5 J1 O1 N% S" c- O
│  │      09_用户召回更新:离线召回排序介绍
│  │      10_用户召回更新:离线ALS召回的数据处理
│  │      11_用户召回更新:离线ALS推荐以及结果处理
│  │      12_用户召回更新:用户召回结果存储介绍
: b6 I' @: h. A) r( x
│  │      13_用户召回更新:用户召回结果显示
│  │      14_用户召回更新:用户召回结果存储代码
– U' b8 k! f% a  G" O! m
│  │      15_用户召回更新:用户点击文章相似文章获取存储
│  │      16_用户召回更新:相似文章获取处理测试
│  │      17_用户召回更新:定时用户召回更新添加
: Z/ r3 V( K; L' b) [% y1 j
│  │      18_每日总结
' p& Z5 O0 v. n3 E1 k
│          
└─黑马头条推荐第四天
    ├─01_视频
* s7 Z, w4 \9 I0 F
    │      01_复习_nYsAW
    │      02_离线LR模型训练:模型排序方案业务介绍
    │      03_离线LR模型训练:点击样本获取与用户画像合并
& |' }! U8 x9 G: p( Y1 `1 p
    │      04_离线LR模型训练:文章特征合并计算
    │      05_离线LR模型训练:特征合并以及模型训练
+ c  i4 b1 q3 t! M: ^4 O" a
    │      06_离线LR模型训练:预测结果解析
; ^4 F) e1 f$ Z+ x* T
    │      07_离线特征中心构造:用户、文章特征计算存储
    │      08_实时计算:实时计算业务介绍以及日志行为收集
9 x: C+ z0 e8 q
    │      09_实时计算:spark streaming配置以及kafka配置
    │      10_实时计算:在线内容召回程序添加
* k& ^- G+ t9 I5 n" c) P
    │      11_总结_U0xTD
+ t4 n. V7 `- p. U3 s: H8 _; t3 U
│                  
$ j+ z9 b5 d: |7 Y
├─黑马头条推荐第五天
: f. @3 c, E. i. }0 z2 a& v/ }
│  ├─01_视频
│  │      01_复习与内容召回结果演示
│  │      02_在线计算:热门文章召回
│  │      03_在线计算:热门文章召回结果演示
│  │      04_在线计算:新文章召回以及在线计算实时添加supervisor
) \7 \1 ]! R. m; V1 R* I: F
│  │      05_实时推荐:实时推荐业务逻辑介绍
│  │      06_实时推荐:黑马头条grpc接口对接实现
│  │      07_实时推荐:abtest实现分流
; v! k* i" J- i7 A  o4 [" T
│  │      08_实时推荐:推荐中心介绍
│  │      09_实时推荐:推荐中心实现
│  │      10_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑测试
0 N( c; N) q: `: w# {0 ^
│              
├─黑马头条推荐第六天
│  ├─01_视频
$ u6 O- n  b0 y; R' m- Z
│  │      01_召回服务读取工具介绍
. d' m) Z1 P+ d- G" a- p
│  │      02_推荐中心读取召回过滤实现
│  │      03_推荐中心召回测试
│  │      04_推荐中心加入缓存
4 I! S6 I7 k8 t6 Q: r
│  │      05_排序模型在线测试
│  │      06_在线排序的代码逻辑测试
' B5 S3 f1 J& ^
│  │      07_预测结果分析
2 w. ]$ s3 K9 I6 s
│  │      08_supervisor实时排序添加
5 r+ |( G' @  {2 P
│                  
) i! @. l3 X0 z
├─黑马头条推荐第七天
& j* p; Q& R+ T" |: ?
│  ├─01_视频
│  │      01_复习
4 R, O0 A" C: y" z6 v: A# t/ y! Z
│  │      02_推荐系统与深度学习介绍
7 K. U: c  \: y) I' }$ C* ^
│  │      03_tf2.0API使用介绍
│  │      04_estimator使用介绍
│  │      05_案例:estimator进行收入类别预测
│  │      06_tf.data与tf.feature_column介绍
1 E; ?  m, ]& p1 t: x* l
│  │      07_词向量word2vec原理
│  │      08_文本分类案例
: u6 G7 Y9 y/ V1 ]* B4 s
│  │      09_文本分类效果显示
│  │      10_tensorboard结果显示
│  │      11_总结
! k9 X) M/ T5 {& R/ Q7 L) _1 L" V
│          
├─黑马头条推荐第八天
│  │  黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
' e6 g- Q9 T" p0 H
│  │  
6 @( J% Y( t! r/ D  T0 i1 o
│  ├─01_视频
0 H8 \5 A3 B8 q# z1 V1 i
│  │      01_复习_3lK87
0 Z1 Z0 L+ G/ D% S" P
│  │      02_TFRecords文件存储
# M( Z3 X* y/ J" p( s/ i4 P% s
│  │      03_深度学习与推荐算法-特征交叉
│  │      04_FTRL原理与使用
│  │      05_黑马推荐FTRL实现
│  │      06_黑马推荐FTRL实现2
│  │      07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练
│  │      08_WDL的模型导出与TF serving部署
2 o3 l9 \5 r. o! n0 U4 \7 ]( O5 s
│  │      09_在线预测模型调用
" f+ l5 ^) \7 k
│  │      10_项目总结
9 d/ D. K5 s+ |& J% {$ S
│  │      11_简历面试题

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