需求分析案例介绍
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适合人群
Hadoop算法工程师、大数据工程师、数据挖掘工程师
你将会学到
Mahout框架包含了一套完整的推荐系统引擎,标准化的数据结构,多样的算法实现,简单的开发流程。Mahout推荐的推荐系统引擎是模块化的,分为5个主要部分组成:数据模型、相似度算法、近邻算法、推荐算法、算法评分器。
课程简介
主要用Mahout实现分步式的基于物品的协同过滤算法,包括:职位推荐系统介绍、KPI指标设计、基于Mahout推荐算法、职位推荐引擎架构、基于Mahout的推荐算法实现 几个方面内容。
前言
本视频为Hadoop实战视频,在给Dataguru网络课程《Hadoop应用开发实战案例》培训时录制,随着大数据思想实施的落地,推荐系统也开始倍受关注。不光是电商,各种互联网应用都开始应用推荐系统,像搜索,社交网络,音乐,餐饮,地图服务等等。
在以前,我们没有使用推荐算法的时候,我们是通过设置各种约束条件,匹配数据的自然属性呈现给用户,这种就是基于规则的系统。然尔推荐算法从另一角度入手,解决了基于规则设置的问题,此视频课程介绍用Mahout来构建一个职位推荐算法引擎。
课程大纲
1.Mahout推荐框架概述
2.需求分析:职位推荐引擎指标设计
3.算法模型:推荐算法
4.架构设计:职位推荐引擎系统架构
5.程序开发:基于Mahout的推荐算法实现
讲师介绍
张丹,前况客创始人/CTO,精通R/Java/Nodejs多种编程语言,10年以上IT编程背景,多项SUN及IBM技术认证。丰富互联网应用开发架构经验,著有《R的极客理想—工具篇》、《R的极客理想—高级开发篇》图书。
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