
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。

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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。
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文章标题:2021年大数据推荐算法教程
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本文最后更新发布于:2026年01月29日 13:08,某些文章具有时效性,若有错误或已失效,请在下方留言。