黑马头条推荐系统 V5.0实战教程

资源目录：
├─第1节 黑马头条-框架介绍
│ ├─01_黑马头条推荐架构与业务流.mp4(31.16M)
│ ├─02_开发环境介绍.mp4(22.94M)
│ ├─03_业务数据介绍.mp4(23.53M)
│ ├─04_数据库迁移介绍.mp4(19.16M)
│ ├─05_数据库迁移案例.mp4(92.53M)
│ ├─06_迁移脚本定时运行.mp4(16.03M)
│ ├─07_用户行为收集介绍.mp4(75.28M)
│ ├─08_supervisor管理.mp4(20.16M)
│ ├─09_进程管理添加.mp4(22.56M)
│ ├─10_用户行为收集结果.mp4(7.56M)
│ ├─11_离线画像构建.mp4(75.44M)
│ ├─12_文章数据合并.mp4(38.19M)
│ ├─13_文章数据合并2.mp4(46.78M)
│ ├─14_tfidf结果计算.mp4(53.19M)
│ ├─15_结果解析.mp4(23.19M)
│ ├─16_texrank计算.mp4(73.56M)
│ └─17_总结.mp4(14.84M)
│
├─第2节 黑马头条-离线计算更新Item画像
│ ├─01_复习.mp4(33.31M)
│ ├─02_文章画像增量更新：离线增量文章画像更新代码介绍.mp4(39.41M)
│ ├─03_文章画像增量更新：APschedule增量更新设置.mp4(44.44M)
│ ├─04_文章画像增量更新：supervisor添加离线文章更新.mp4(17.31M)
│ ├─05_文章向量：word2vec介绍.mp4(37.94M)
│ ├─06_文章向量：频道的word2vec模型训练保存.mp4(29.75M)
│ ├─07_文章向量：词向量合并.mp4(48.88M)
│ ├─08_文章向量：词向量平均值计算.mp4(41.69M)
│ ├─09_文章相似度：相似度计算LSH介绍.mp4(44.97M)
│ ├─10_文章相似度：处理不同频道文章向量类型.mp4(34.78M)
│ ├─11_文章相似度：BRPLSH相似度计算.mp4(14.88M)
│ ├─12_文章相似度：相似度结果存储.mp4(34.22M)
│ ├─13_文章相似度增量更新与文章更新总结.mp4(38.84M)
│ ├─14_用户画像介绍.mp4(17.56M)
│ └─15_用户行为日志关联.mp4(39.72M)
│
├─第3节 黑马头条-离线用户召回集与排序计算
│ ├─01_复习.mp4(28.44M)
│ ├─02_用户画像：用户行为原始数据处理.mp4(67.16M)
│ ├─03_用户画像：行为数据合并处理写入基础行为表.mp4(24.91M)
│ ├─04_用户画像：存储介绍.mp4(25.25M)
│ ├─05_用户画像：用户画像文章标签获取.mp4(49.13M)
│ ├─06_用户画像：标签权重计算.mp4(50.56M)
│ ├─07_用户画像总结.mp4(5.75M)
│ ├─08_用户画像：用户基本信息存储画像.mp4(27.66M)
│ ├─09_用户画像：完整代码分析与更新设置(21.41M)
│ ├─09_用户画像：完整代码分析与更新设置.mp4(21.44M)
│ ├─10_离线用户模型召回：黑马召回排序流程以及方案介绍.mp4(24.41M)
│ ├─11_离线用户模型召回：用户召回表设计以及历史召回表.mp4(29.16M)
│ ├─12_离线用户模型召回：召回步骤分析以及ALS模型复习.mp4(26.19M)
│ ├─13_离线用户模型召回：用户点击行为数据处理.mp4(17.84M)
│ ├─14_离线用户模型召回：ALS推荐以及结果处理.mp4(68.13M)
│ ├─15_离线用户模型召回：召回结果存储以及历史召回过滤.mp4(24.66M)
│ ├─16_离线用户内容召回：文章内容相似推荐以及结果存储.mp4(57.41M)
│ └─17_离线用户多路召回定时更新.mp4(19.16M)
│
├─第4节 黑马头条-实时计算业务
│ ├─01_复习.mp4(34.41M)
│ ├─02_离线排序业务介绍.mp4(64.47M)
│ ├─03_排序模型样本特征构造.mp4(109.97M)
│ ├─04_用户关键词权重处理问题解决.mp4(19.72M)
│ ├─05_LR模型加载与预估.mp4(10.63M)
│ ├─06_LR模型加载与预估2.mp4(41.38M)
│ ├─07_离线特征中心-用户特征存储.mp4(60.09M)
│ ├─08_离线特征中心：文章特征存储.mp4(21.22M)
│ ├─09_定时特征中心更新.mp4(17.75M)
│ ├─10_实时业务介绍与日志收集到Kafka.mp4(89.56M)
│ ├─11_实时计算：streaming配置.mp4(30.19M)
│ └─12_实时召回内容获取与召回表存储.mp4(61.06M)
│
├─第5节 黑马头条-推荐业务流实现与ABTest
│ ├─01_复习.mp4(28.06M)
│ ├─02_热门文章召回存储.mp4(61.66M)
│ ├─03_新文章召回存储.mp4(21.13M)
│ ├─04_实时在线召回的supervisor添加.mp4(13.56M)
│ ├─05_实时推荐：实施推荐业务逻辑介绍.mp4(13.66M)
│ ├─06_实施推荐：grpc以及参数介绍.mp4(11.56M)
│ ├─07_实时推荐：grpc协议介绍.mp4(32.28M)
│ ├─08_实时推荐：黑马头条grpc服务端编写.mp4(71.88M)
│ ├─09_实时推荐：黑马头条grpc测试.mp4(18.53M)
│ ├─10_实时推荐：ABTest分流.mp4(47.22M)
│ ├─11_实时推荐：推荐中心业务介绍以及实现.mp4(87.69M)
│ ├─12_实时推荐：推荐中心时间戳逻辑.mp4(65.19M)
│ ├─13_实时推荐：协同过滤召回服务读取逻辑与实现.mp4(60.09M)
│ └─14_实时推荐：热门文章与新文章读取.mp4(26.50M)
│
├─第6节 黑马头条-深度学习与推荐系统
│ ├─01_复习.mp4(25.78M)
│ ├─02_实时推荐：召回结果读取过滤.mp4(81.63M)
│ ├─03_实时推荐：召回结果的存储.mp4(24.94M)
│ ├─04_实时推荐：召回结果存储测试.mp4(66.63M)
│ ├─05_实时推荐：推荐缓存服务.mp4(26.22M)
│ ├─06_实时推荐：推荐缓存服务添加代码.mp4(62.84M)
│ ├─07_实时推荐：缓存结果测试.mp4(11.84M)
│ ├─08_实时推荐：缓存结果测试.mp4(10.03M)
│ ├─09_实时推荐：模型预测notebook代码1.mp4(101.50M)
│ ├─10_实时推荐：模型预测notebook代码2.mp4(42.91M)
│ ├─11_实时推荐：grpc运行模型测试添加.mp4(25.34M)
│ ├─12_实时推荐：模型预测测试（等待时间）.mp4(7.59M)
│ ├─13_实时推荐：模型预测测试2.mp4(6.78M)
│ └─14_实时推荐：模型预测测试3.mp4(3.97M)
│
├─第7节 黑马头条-TensorFlow框架介绍
│ ├─01_复习.mp4(24.09M)
│ ├─02_深度学习与推荐系统介绍.mp4(39.19M)
│ ├─03_TensorFlow数据流图.mp4(28.09M)
│ ├─04_图.mp4(28.06M)
│ ├─05_Tensorboard.mp4(26.34M)
│ ├─06_OP.mp4(25.56M)
│ ├─07_会话.mp4(22.22M)
│ ├─08_张量与变量OP.mp4(76.72M)
│ ├─09_线性回归原理与TF实现.mp4(55.38M)
│ ├─10_tf.Variable的训练观察与效果.mp4(19.44M)
│ ├─11_变量Tensorboard添加观察.mp4(14.13M)
│ ├─12_变量Tensorboard添加观察2.mp4(30.06M)
│ ├─13_模型加载与保存.mp4(24.69M)
│ ├─14_设置命令行参数.mp4(13.28M)
│ ├─16_TFrecords文件介绍与黑马流程.mp4(39.44M)
│ └─17_黑马训练样本存储.mp4(33.63M)
│
└─第8节 黑马头条-黑马头条排序模型进阶
│
├─01_神经网络介绍.mp4(18.66M)
├─02_神经网络介绍2.mp4(24.31M)
├─03_神经网络分类原理.mp4(25.03M)
├─04_交叉熵损失.mp4(23.13M)
├─05_tf.dataset与tf.feature_column.mp4(66.69M)
├─06_tf.estimator做分类.mp4(71.97M)
├─07_深度学习与排序介绍.mp4(39.47M)
├─08_FTRL模型训练介绍.mp4(63.41M)
├─09_FTRL实时排序添加.mp4(21.97M)
├─10_wide&deep介绍.mp4(38.19M)
├─11_WDL模型导出.mp4(17.56M)
└─12_docker.mp4(77.50M)