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2019最新 Python黑马头条推荐系统项目

【6158】-2019最新 Python黑马头条推荐系统项目

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  • 资源简介:2019最新 Python黑马头条推荐系统项目
  • 详细描述

    2019最新 Python黑马头条推荐系统项目


    01.黑马头条推荐第一天
      01_视频
            01_黑马头条推荐架构与业务流.mp4
            02_开发环境介绍.mp4
            03_业务数据介绍.mp4
            04_数据库迁移介绍.mp4
            05_数据库迁移案例.mp4
            06_迁移脚本定时运行.mp4
            07_用户行为收集介绍.mp4
            08_supervisor管理.mp4
            09_进程管理添加.mp4
            10_用户行为收集结果.mp4
            11_离线画像构建.mp4
            12_文章数据合并.mp4
            13_文章数据合并2.mp4
            14_tfidf结果计算.mp4
            15_结果解析.mp4
            16_texrank计算.mp4
            17_总结.mp4
     
      02_课件
            黑马头条推荐课件V1.0.rar
     
      03_代码
            代码.zip
     
      04_资料
              资料.zip
     
    02.黑马头条推荐第二天
      01_视频
            01_复习.mp4
            02_离线文章画像:文章关键词主题词计算.mp4
            03_离线文章画像:定时文章更新添加设置.mp4
            04_离线文章:supervisor管理.mp4
            05_离线文章相似:词向量.mp4
            06_离线文章相似:文章向量计算.mp4
            07_离线文章相似:LSH介绍.mp4
            08_离线文章相似:历史相似文章介绍.mp4
            09_离线文章相似:相似文章结果存储.mp4
            10_离线文章相似:定时更新文章相似添加.mp4
            11_mind总结.mp4
     
      02_课件
            课件.zip
     
      03_代码
            代码.rar
     
      04_资料
              资料.zip
     
    03.黑马头条推荐第三天
      01_视频
            01_复习.mp49 G  ~( [7 b8 n+ I
            02_用户画像更新:用户画像逻辑与行为日志处理.mp4
            03_用户画像更新:用户行为处理合并.mp4
            04_用户画像更新:用户画像存储介绍.mp4
            05_用户画像更新:用户操作的文章主题词合并.mp4
            06_用户画像更新:用户关键词以及权重计算和存储.mp4
            07_用户画像更新:用户的其他信息更新存储.mp4
            08_用户画像更新:用户画像定时更新添加.mp4
            09_用户召回更新:离线召回排序介绍.mp4
            10_用户召回更新:离线ALS召回的数据处理.mp4
            11_用户召回更新:离线ALS推荐以及结果处理.mp4
            12_用户召回更新:用户召回结果存储介绍.mp4
            13_用户召回更新:用户召回结果显示.mp4
            14_用户召回更新:用户召回结果存储代码.mp4
            15_用户召回更新:用户点击文章相似文章获取存储.mp4
            16_用户召回更新:相似文章获取处理测试.mp4
            17_用户召回更新:定时用户召回更新添加.mp4
            18_每日总结.mp4
     
      02_课件
            book.zip
     
      03_代码
            toutiao_project.zip
     
      04_资料
              资料.zip
     
    04.黑马头条推荐第四天
      01_视频
            01_复习.mp4
            02_离线LR模型训练:模型排序方案业务介绍.mp4
            03_离线LR模型训练:点击样本获取与用户画像合并.mp4
            04_离线LR模型训练:文章特征合并计算.mp4 
            05_离线LR模型训练:特征合并以及模型训练.mp4
            06_离线LR模型训练:预测结果解析.mp4
            07_离线特征中心构造:用户、文章特征计算存储.mp4
            08_实时计算:实时计算业务介绍以及日志行为收集.mp4
            09_实时计算:Spark Streaming配置以及Kafka配置.mp4
            10_实时计算:在线内容召回程序添加.mp4
            11_总结.mp4
     
      02_课件
            课件.zip
     
      03_代码
            代码.zip
     
      04_资料
              资料.zip
     
    05.黑马头条推荐第五天
      01_视频
            01_复习与内容召回结果演示.mp4
            02_在线计算:热门文章召回.mp4
            03_在线计算:热门文章召回结果演示.mp4
            04_在线计算:新文章召回以及在线计算实时添加supervisor.mp4
            05_实时推荐:实时推荐业务逻辑介绍.mp4
            06_实时推荐:黑马头条gRPC接口对接实现.mp4
            07_实时推荐:abtest实现分流.mp4
            08_实时推荐:推荐中心介绍.mp4
            09_实时推荐:推荐中心实现.mp4
            10_实时推荐:推荐中心时间戳逻辑测试.mp4
     
      02_课件
            课件.zip
     
      03_代码
            toutiao_project.zip
     
      04_资料
              资料.zip
     
    06.黑马头条推荐第六天
      01_视频
            01_召回服务读取工具介绍.mp4
            02_推荐中心读取召回过滤实现.mp4
            03_推荐中心召回测试.mp4
            04_推荐中心加入缓存.mp4
            05_排序模型在线测试.mp4
            06_在线排序的代码逻辑测试.mp4
            07_预测结果分析.mp4
     
      02_课件
            课件.zip
     
      03_代码
            toutiao_project.rar
     
      04_资料
              资料.zip
     
    07.黑马头条推荐第七天
      01_视频
            01_复习.mp4
            02_推荐系统与深度学习介绍.mp4
            03_tf2.0API使用介绍.mp4
            04_estimator使用介绍.mp4
            05_案例:estimator进行收入类别预测.mp4
            06_tf.data与tf.feature_column介绍.mp4
            07_词向量word2vec原理.mp4
            08_文本分类案例.mp4
            09_文本分类效果显示.mp4
            10_tensorboard结果显示.mp4
            11_总结.mp4  
     
      02_课件# f3 ~7 m$ f; z- s# p
            课件.zip
     
      03_代码
            toutiao_project.rar
     
      04_资料
              资料.zip
     
    08.黑马头条推荐第八天
    01_视频
          01_复习.mp4 
          02_TFRecords文件存储.mp4
          03_深度学习与推荐算法-特征交叉.mp4
          04_FTRL原理与使用.mp4
          05_黑马推荐FTRL实现.mp4
          06_黑马推荐FTRL实现2.mp4
          07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练.mp4
          08_WDL的模型导出与TF serving部署.mp4
          09_在线预测模型调用.mp4
          10_项目总结.mp4
          11_简历面试题.mp4
     
    02_课件
          黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
     
    03_代码 
          代码.zip
     
    04_资料
    资料.zip

     
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