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【好程序员】大数据推荐系统企业级推荐系统构建
第4任务： 1.04 推荐系统的架构
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任务列表
第1任务： 1.01 回顾
第2任务： 1.02 推荐系统概念
第3任务： 1.03 推荐系统场景
第4任务： 1.04 推荐系统的架构
第5任务： 1.05 推荐系统的排序架构
第6任务： 1.06 推荐系统基于用户相似推荐
第7任务： 1.06 推荐系统余弦相似度
第8任务： 1.07 推荐系统基于物品相似度数据源
第9任务： 1.07 推荐系统基于物品相似和模型算法
第10任务： 1.08 推荐系统的Hbase的bulk装载工具
第11任务： 1.09 推荐系统的工具类封装
第12任务： 2.01 回顾
第13任务： 2.02 用户行为转换为评分方法
第14任务： 2.03 用户行为查询用户文章行为表
第15任务： 2.04 基于物品相似协同过滤推荐
第16任务： 2.05 基于物品相似协同过滤推荐测试
第17任务： 2.06 基于物品相似协同流程
第18任务： 2.07 基于物品相似协同参数修改
第19任务： 2.08 基于ALS模型协同推荐
第20任务： 2.09 基于ALS模型协同推荐测试
第21任务： 3.01 回顾
第22任务： 3.02 文章的基础特征
第23任务： 3.03 文章的基础特征转向量代码
第24任务： 3.04 文章的基础特征转向量测试
第25任务： 3.05 用户的基础特征转向量代码
第26任务： 3.06 用户的基础特征转向量测试
第27任务： 3.07 文章嵌入向量代码
第28任务： 3.08 文章嵌入向量测试
第29任务： 3.09 排序阶段概念
第30任务： 3.10 排序模型的训练数据准备
第31任务： 3.11 排序中的LR的模型代码
第32任务： 3.12 排序中的LR的模型代码测试
第33任务： 3.13 排序模型中的IRIS测试
第34任务： 4.01 回顾
第35任务： 4.02 pmml的概念
第36任务： 4.03 jpmml的文件生成保存
第37任务： 4.04 用户&文章&得分和向量合并
第38任务： 4.05 用户&文章&得分和向量合并测试
第39任务： 4.06 推荐系统服务
第40任务： 4.07 使用LR模型进行预测
第41任务： 4.08 使用LR的模型进行排序预测和推荐
第42任务： 4.09 推荐API服务
第43任务： 5.01 推荐系统的API服务
第44任务： 5.02 推荐系统中API服务监控
第45任务： 5.03 推荐系统中监控测试
第46任务： 5.04 简历相关说明
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