Flink推荐算法与项目实战

课程介绍

本课程基于Flink+Flink SQL+Alink等核心技术，完整实现云音乐推荐系统，也是目前全网唯一份通过Flink技术实现的推荐系统课程。通过本课程的学习，既可以提升Flink技术实践能力，也能获得Flink项目经验，还能掌握推荐系统完整实现过程经验。

讲师介绍

Felix

大讲台大数据特聘讲师 | 猪八戒数据总监

10年一线开发及项目管理经验，6年以上大数据项目架构、实施、开发与运维经验，骨灰级大数据玩家，对Hadoop、Storm、Spark、Flink、Kylin、Druid等大数据技术有较深研究。搭建、维护过上百节点集群，处理过PB级数据。因技术出色，多次在知名企业内部进行大数据技能培训，对一线企业大数据方面的技能需求非常了解。热爱分享，喜欢结合切身经历的大型项目经验来授课，用血淋淋的一线案例、真刀真枪的现场演示、实时的回馈指导赢得了很多学员的仰慕和好评。

课程大纲

第1章：机器学习与推荐系统

机器学习与推荐系统

1推荐系统解决了什么问题
2推荐系统主流程
3召回路径
4推荐系统典型架构
5推荐系统分类
6推荐算法设计案例
7推荐系统测评

第2章：机器学习之数学基础

机器学习的数学基础

1数学基础之矩阵
2数学基础之微积分
3数学基础之概率论

第3章：机器学习基础

机器学习基础

1人工智能vs机器学习vs深度学习
2数据挖掘与机器学习&技术交叉点
3机器学习基本概念介绍
4基于规则学些VS基于模型学习

第4章：Flink推荐系统之环境搭建

推荐系统环境搭建

1项目整体流程及架构
2项目中实现的模块
3技术版本说明
4项目核心模块
5推荐系统开发环境搭建
6推荐系统运行环境搭建
7推荐系统架构设计

第5章：Flink推荐系统之预处理模块

推荐系统预处理模块

1ALS和LR算法输入格式
2推荐系统整体代码骨架
3ALS召回预处理
4LR模型训练预处理

第6章：Flink推荐系统之召回模块

推荐系统之召回模块

1项目中使用的召回方式&协同过滤原理
2ALS算法基本原理
3ALS召回
4全局热门召回
5分群热门召回
6召回集合并

第7章：Flink推荐系统之排序模块

推荐系统之排序模块

1排序算法
2逻辑回归算法
3逻辑回归模型训练
4逻辑回归排序

第8章：Flink推荐系统之调整逻辑实现

推荐系统之调整逻辑实现

1冷启动问题处理
2剔除已经购买记录数据
3敏感数据品类数据处理
4推荐数据量过少时的数据补充

第9章：Flink推荐系统之结果处理模块

推荐系统之结果处理模块

1推荐结果写入MySQL
2推荐结果写入TiDB
3推荐结果写入redis缓存

第10章：Flink推荐系统之调优模块

推荐系统之调优模块

1推荐模型优化
2推荐模型更新
3推荐系统评价

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