尚硅谷大数据项目之大电商推荐系统

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尚硅谷大数据项目之大电商推荐系统

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课程介绍
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最好的落地应用之一，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，并且深入了解到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最好的学习平台。

目录
任务1： 01_尚硅谷_电商推荐系统_课程简介
任务2： 02_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（上）
任务3： 03_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（中）
任务4： 04_尚硅谷_电商推荐系统_项目系统设计（下）
任务5： 05_尚硅谷_电商推荐系统_项目框架搭建
任务6： 06_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（上）
任务7： 07_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（中）
任务8： 08_尚硅谷_电商推荐系统_数据加载模块（下）
任务9： 09_尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（上）
任务10： 010_尚硅谷_电商推荐系统_统计推荐模块（下）
任务11： 011_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）
任务12： 012_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）
任务13： 013_尚硅谷_电商推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）
任务14： 014_尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选择（上）
任务15： 015_尚硅谷_电商推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）
任务16： 016_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（一）
任务17： 017_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（二）
任务18： 018_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（三）
任务19： 019_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（四）
任务20： 020_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（五）
任务21： 021_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块（六）
任务22： 022_尚硅谷_电商推荐系统_实时推荐模块测试
任务23： 023_尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（上）
任务24： 024_尚硅谷_电商推荐系统_实时系统联调（下）
任务25： 025_尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（上）
任务26： 026_尚硅谷_电商推荐系统_基于内容的离线推荐模块（下）
任务27： 027_尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（上）
任务28： 028_尚硅谷_电商推荐系统_基于ItemCF的离线推荐（下）
任务29： 029_尚硅谷_电商推荐系统_项目总结和部署

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