Python大数据机器学习实战之头条推荐系统课程视频教程下载。本次培训以商业实战项目作为驱动来学习大数据技术在推荐系统项目中的应用。使得学员能够亲身体会大数据项目的使用场景和开发场景及其所产生的商业价值，零距离接触企业实战型项目，学以致用，不停留在大数据的概念环节而是进入大数据技术实战项目开发阶段。

一、课程定位
1、课程是机器学习(包含推荐算法)算法原理在推荐系统的实践
2、深入推荐系统的业务流场景、工具使用
3、作为人工智能的数据挖掘(推荐系统)方向应用项目

二、课程目标
1、熟练掌握推荐系统的实时推荐业务流
2、熟练掌握推荐系统lambda分布式计算工具、存储工具使用
3、熟练掌握黑马推荐离线计算、在线实时计算解决方案

三、课程目录
│  TouTiaoRecoSysCourseware.zip
│  
├─01.黑马头条推荐第一天
│  ├─01_视频
│  │      01_黑马头条推荐架构与业务流.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
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      黑马头条推荐课件V1.0.rar
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─02.黑马头条推荐第二天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_离线文章画像：文章关键词主题词计算.mp4
│  │      03_离线文章画像：定时文章更新添加设置.mp4
│  │      04_离线文章：supervisor管理.mp4
│  │      05_离线文章相似：词向量.mp4
│  │      06_离线文章相似：文章向量计算.mp4
│  │      07_离线文章相似：LSH介绍.mp4
│  │      08_离线文章相似：历史相似文章介绍.mp4
│  │      09_离线文章相似：相似文章结果存储.mp4
│  │      10_离线文章相似：定时更新文章相似添加.mp4
│  │      11_mind总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─03.黑马头条推荐第三天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_用户画像更新：用户画像逻辑与行为日志处理.mp4
│  │      03_用户画像更新：用户行为处理合并.mp4
│  │      04_用户画像更新：用户画像存储介绍.mp4
│  │      05_用户画像更新：用户操作的文章主题词合并.mp4
│  │      06_用户画像更新：用户关键词以及权重计算和存储.mp4
│  │      07_用户画像更新：用户的其他信息更新存储.mp4
│  │      08_用户画像更新：用户画像定时更新添加.mp4
│  │      09_用户召回更新：离线召回排序介绍.mp4
│  │      10_用户召回更新：离线ALS召回的数据处理.mp4
│  │      11_用户召回更新：离线ALS推荐以及结果处理.mp4
│  │      12_用户召回更新：用户召回结果存储介绍.mp4
│  │      13_用户召回更新：用户召回结果显示.mp4
│  │      14_用户召回更新：用户召回结果存储代码.mp4
│  │      15_用户召回更新：用户点击文章相似文章获取存储.mp4
│  │      16_用户召回更新：相似文章获取处理测试.mp4
│  │      17_用户召回更新：定时用户召回更新添加.mp4
│  │      18_每日总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      book.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─04.黑马头条推荐第四天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_离线LR模型训练：模型排序方案业务介绍.mp4
│  │      03_离线LR模型训练：点击样本获取与用户画像合并.mp4
│  │      04_离线LR模型训练：文章特征合并计算.mp4
│  │      05_离线LR模型训练：特征合并以及模型训练.mp4
│  │      06_离线LR模型训练：预测结果解析.mp4
│  │      07_离线特征中心构造：用户、文章特征计算存储.mp4
│  │      08_实时计算：实时计算业务介绍以及日志行为收集.mp4
│  │      09_实时计算：spark streaming配置以及kafka配置.mp4
│  │      10_实时计算：在线内容召回程序添加.mp4
│  │      11_总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      代码.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─05.黑马头条推荐第五天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习与内容召回结果演示.mp4
│  │      02_在线计算：热门文章召回.mp4
│  │      03_在线计算：热门文章召回结果演示.mp4
│  │      04_在线计算：新文章召回以及在线计算实时添加supervisor.mp4
│  │      05_实时推荐：实时推荐业务逻辑介绍.mp4
│  │      06_实时推荐：黑马头条grpc接口对接实现.mp4
│  │      07_实时推荐：abtest实现分流.mp4
│  │      08_实时推荐：推荐中心介绍.mp4
│  │      09_实时推荐：推荐中心实现.mp4
│  │      10_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑测试.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.zip
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─06.黑马头条推荐第六天
│  ├─01_视频
│  │      01_召回服务读取工具介绍.mp4
│  │      02_推荐中心读取召回过滤实现.mp4
│  │      03_推荐中心召回测试.mp4
│  │      04_推荐中心加入缓存.mp4
│  │      05_排序模型在线测试.mp4
│  │      06_在线排序的代码逻辑测试.mp4
│  │      07_预测结果分析.mp4
│  │      08_supervisor实时排序添加.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
├─07.黑马头条推荐第七天
│  ├─01_视频
│  │      01_复习.mp4
│  │      02_推荐系统与深度学习介绍.mp4
│  │      03_tf2.0API使用介绍.mp4
│  │      04_estimator使用介绍.mp4
│  │      05_案例：estimator进行收入类别预测.mp4
│  │      06_tf.data与tf.feature_column介绍.mp4
│  │      07_词向量word2vec原理.mp4
│  │      08_文本分类案例.mp4
│  │      09_文本分类效果显示.mp4
│  │      10_tensorboard结果显示.mp4
│  │      11_总结.mp4
│  │      
│  ├─02_课件
│  │      课件.zip
│  │      
│  ├─03_代码
│  │      toutiao_project.rar
│  │      
│  └─04_资料
│          资料.zip
│          
└─08.黑马头条推荐第八天
    ├─01_视频
    │      01_复习.mp4
    │      02_TFRecords文件存储.mp4
    │      03_深度学习与推荐算法-特征交叉.mp4
    │      04_FTRL原理与使用.mp4
    │      05_黑马推荐FTRL实现.mp4
    │      06_黑马推荐FTRL实现2.mp4
    │      07_wide&deep模型原理与黑马排序模型训练.mp4
    │      08_WDL的模型导出与TF serving部署.mp4
    │      09_在线预测模型调用.mp4
    │      10_项目总结.mp4
    │      11_简历面试题.mp4
    │      
    ├─02_课件
    │      黑马头条推荐系统课件V2.0.zip
    │      
    ├─03_代码
    │      代码.zip
    │      
    └─04_资料
            资料.zip