大数据项目实战：电商推荐系统
视频介绍
如今大数据已经成了各大互联网公司工作的重点方向，而推荐系统可以说就是大数据更好的落地应用之一，已经为企业带来了可观的用户流量和销售额。特别是对于电商，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩。国内外的知名电商，如亚马逊、淘宝、京东等公司，都在推荐系统领域投入了大量研发力量，也在大量招收相关的专业人才。
尚硅谷打造的电商推荐系统项目，就是以经过修改的中文亚马逊电商数据集作为依托，并以某电商网站真实的业务架构作为基础来实现的，其中包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。具体实现的模块主要有：基于统计的离线推荐、基于隐语义模型的离线推荐、基于自定义模型的实时推荐，以及基于内容的、和基于Item-CF的离线相似推荐。
整个项目具有很强的实操性和综合性，对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合，通过学习，同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用，可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员，提供更好的学习平台。
适合人群：
1.有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员
2.有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3.有电商领域开发经验，希望拓展电商业务场景、丰富经验的开发人员
4.有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
视频目录 选集
- 01.尚硅谷_电商推荐系统_课程简介
- 02.尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（上）
- 03.尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（中）
- 04.尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（下）
- 05.尚硅谷_电商推荐系统_项目框架搭建
- 06.尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（上）
- 07.尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（中）
- 08.尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（下）
- 09.尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（上）
- 10.尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（下）
- 11.尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）
- 12.尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）
- 13.尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）
- 14.尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选择（上）
- 15.尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）
- 16.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（一）
- 17.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（二）
- 18.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（三）
- 19.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（四）
- 20.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（五）
- 21.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（六）
- 22.尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块测试
- 23.尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（上）
- 24.尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（下）
- 25.尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（上）
- 26.尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（下）
- 27.尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（上）
- 28.尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（下）
- 29.尚硅谷_电商推荐系统_项目总结和部署