黑马头条推荐系统

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黑马头条推荐系统 V5.0

黑马头条推荐系统 V5.0 第1节黑马头条-框架介绍第2节黑马头条-离线计算更新Item画像第3节黑马头条-离线用户召回集与排序计算第4节黑马头条-实时计算业务第5节黑马头条-推荐业务流实现与ABTest 第6节黑马头条-深度学习与推荐系统第7节黑马头条-TensorFlow框架介绍第8节黑马头条-黑马头条排序模型进阶

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黑马头条推荐系统v5.0

黑马头条推荐系统v5.0 资源文件目录列表：/黑马头条推荐系统v5.0 ├──第1节黑马头条-框架介绍 │ ├──01_黑马头条查看更多关于黑马头条的文章推荐架构与业务流.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 ├──第2节黑马头条-离线计算更新Item画像 │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_文章画像增量更新：离线增量文章画像更新代码介绍.mp4 │ ├──03_文章画像增量更新：APschedule增量更新设置.mp4 │ ├──04_文章画像增量更新：supervisor添加离线文章更新.mp4 │ ├──05_文章向量：word2vec介绍.mp4 │ ├──06_文章向量：频道的word2vec模型训练保存.mp4 │ ├──07_文章向量：词向量合并.mp4 │ ├──08_文章向量：词向量平均值计算.mp4 │ ├──09_文章相似度：相似度计算LSH介绍.mp4 │ ├──10_文章相似度：处理不同频道文章向量类型.mp4 │ ├──11_文章相似度：BRPLSH相似度计算.mp4 │ ├──12_文章相似度：相似度结果存储.mp4 │ ├──13_文章相似度增量更新与文章更新总结.mp4 │ ├──14_用户画像介绍.mp4 │ └──15_用户行为日志关联.mp4 ├──第3节黑马头条-离线用户召回集与排序计算 │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_用户画像：用户行为原始数据处理.mp4 │ ├──03_用户画像：行为数据合并处理写入基础行为表.mp4 │ ├──04_用户画像：存储介绍.mp4 │ ├──05_用户画像：用户画像文章标签获取.mp4 │ ├──06_用户画像：标签权重计算.mp4 │ ├──07_用户画像总结.mp4 │ ├──08_用户画像：用户基本信息存储画像.mp4 │ ├──09_用户画像：完整代码分析与更新设置 │ ├──09_用户画像：完整代码分析与更新设置.mp4 │ ├──10_离线用户模型召回：黑马召回排序流程以及方案介绍.mp4 │ ├──11_离线用户模型召回：用户召回表设计以及历史召回表.mp4 │ ├──12_离线用户模型召回：召回步骤分析以及ALS模型复习.mp4 │ ├──13_离线用户模型召回：用户点击行为数据处理.mp4 │ ├──14_离线用户模型召回：ALS推荐以及结果处理.mp4 │ ├──15_离线用户模型召回：召回结果存储以及历史召回过滤.mp4 │ ├──16_离线用户内容召回：文章内容相似推荐以及结果存储.mp4 │ └──17_离线用户多路召回定时更新.mp4 ├──第4节黑马头条-实时计算业务 │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_离线排序业务介绍.mp4 │ ├──03_排序模型样本特征构造.mp4 │ ├──04_用户关键词权重处理问题解决.mp4 │ ├──05_LR模型加载与预估.mp4 │ ├──06_LR模型加载与预估2.mp4 │ ├──07_离线特征中心-用户特征存储.mp4 │ ├──08_离线特征中心：文章特征存储.mp4 │ ├──09_定时特征中心更新.mp4 │ ├──10_实时业务介绍与日志收集到Kafka.mp4 │ ├──11_实时计算：streaming配置.mp4 │ └──12_实时召回内容获取与召回表存储.mp4 ├──第5节黑马头条-推荐业务流实现与ABTest │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_热门文章召回存储.mp4 │ ├──03_新文章召回存储.mp4 │ ├──04_实时在线召回的supervisor添加.mp4 │ ├──05_实时推荐：实施推荐业务逻辑介绍.mp4 │ ├──06_实施推荐：grpc以及参数介绍.mp4 │ ├──07_实时推荐：grpc协议介绍.mp4 │ ├──08_实时推荐：黑马头条grpc服务端编写.mp4 │ ├──09_实时推荐：黑马头条grpc测试.mp4 │ ├──10_实时推荐：ABTest分流.mp4 │ ├──11_实时推荐：推荐中心业务介绍以及实现.mp4 │ ├──12_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑.mp4 │ ├──13_实时推荐：协同过滤召回服务读取逻辑与实现.mp4 │ └──14_实时推荐：热门文章与新文章读取.mp4 ├──第6节黑马头条-深度学习与推荐系统 │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_实时推荐：召回结果读取过滤.mp4 │ ├──03_实时推荐：召回结果的存储.mp4 │ ├──04_实时推荐：召回结果存储测试.mp4 │ ├──05_实时推荐：推荐缓存服务.mp4 │ ├──06_实时推荐：推荐缓存服务添加代码.mp4 │ ├──07_实时推荐：缓存结果测试.mp4 │ ├──08_实时推荐：缓存结果测试.mp4 │ ├──09_实时推荐：模型预测notebook代码1.mp4 │ ├──10_实时推荐：模型预测notebook代码2.mp4 │ ├──11_实时推荐：grpc运行模型测试添加.mp4 │ ├──12_实时推荐：模型预测测试（等待时间）.mp4 │ ├──13_实时推荐：模型预测测试2.mp4 │ └──14_实时推荐：模型预测测试3.mp4 ├──第7节黑马头条-TensorFlow框架介绍 │ ├──01_复习.mp4 │ ├──02_深度学习与推荐系统介绍.mp4 │ ├──03_TensorFlow数据流图.mp4 │ ├──04_图.mp4 │ ├──05_Tensorboard.mp4 │ ├──06_OP.mp4 │ ├──07_会话.mp4 │ ├──08_张量与变量OP.mp4 │ ├──09_线性回归原理与TF实现.mp4 │ ├──10_tf.Variable的训练观察与效果.mp4 │ ├──11_变量Tensorboard添加观察.mp4 │ ├──12_变量Tensorboard添加观察2.mp4 │ ├──13_模型加载与保存.mp4 │ ├──14_设置命令行参数.mp4 │ ├──16_TFrecords文件介绍与黑马流程.mp4 │ └──17_黑马训练样本存储.mp4 └──第8节黑马头条-黑马头条排序模型进阶 ├──01_神经网络介绍.mp4 ├──02_神经网络介绍2.mp4 ├──03_神经网络分类原理.mp4 ├──04_交叉熵损失.mp4 ├──05_tf.dataset与tf.feature_column.mp4 ├──06_tf.estimator做分类.mp4 ├──07_深度学习与排序介绍.mp4 ├──08_FTRL模型训练介绍.mp4 ├──09_FTRL实时排序添加.mp4 ├──10_wide&deep介绍.mp4 ├──11_WDL模型导出.mp4 └──12_docker.mp4

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