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2021年大数据推荐算法教程 2021年大数据推荐算法教程 图片1 教程介绍 推荐系统企业工程实战项目作为大数据基础应用的延伸，构建于用户画像项目之上，旨在让学员学习企业级推荐系统构建的基本思路，深入讲解推荐系统中的两个最重要的环节召回和排序 ，各环节基于Spark-Mllib引入相关算法，比如召回层ItemCF,ALS两路召回算法，融合排序层引入GBDT+LR，在理解算法的同时更偏重工程实战，我们会从原始数据的特征抽取，转换，算法模型设计到编程实现做深入的讲解，同时也会对算法模型的跨平台部署方案做实际的案例，让学员学习到算法模型是如何在实际工程中部署运用的。 学习地址 百度：https://pan.baidu.com/s/1tbvFrInRXRDQWOJWVs9dYA 天翼：https://cloud.189.cn/t/JjiqM3qyEFFb 微云：https://share.weiyun.com/ao7HTSBe 文件信息 文件大小: 5569086836 字节 MD5: E1BA3EB6F131C390726A1EAF0B1A6DAD SHA1: CB134051F08C8D0F7F61209159F478C0650A9DC8 CRC32: 5D92405B 下载后请先检查文件完整性，如有问题请在评论区反馈
