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Flink推荐算法与项目实战

Flink推荐算法与项目实战

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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。

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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。

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智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

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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