北大博士整理B站實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目！yyds！
隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人們逐漸從信息匱乏的時(shí)代走入了信息過載的時(shí)代。為了讓用戶從海量信息中高效地獲取自己所需的信息，推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。然而，薪資也水漲船高。
最近有不少粉絲在后臺(tái)留言，希望我們多增加一些項(xiàng)目資料。目前自學(xué)抓不到重點(diǎn)，沒有大廠實(shí)操項(xiàng)目傍身，面試屢屢受挫。一番折騰下來，毫無頭緒，學(xué)習(xí)效果自然是大打折扣。而網(wǎng)上很多教程也比較碎片。
記得上次是誰要開源項(xiàng)目來著？我一位粉絲（北大博士）整理了一套資料。這是我目前見過最好的推薦項(xiàng)目產(chǎn)品。功能完整，代碼結(jié)構(gòu)清晰。值得推薦！！
通過對(duì)推薦系統(tǒng)架構(gòu)的整體規(guī)劃，深入了解推薦算法的整套原理，以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例貫穿，實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的協(xié)同過濾和聚類，充分展示大數(shù)據(jù)中模型和Hadoop的結(jié)合。
同時(shí)，在原有基礎(chǔ)上橫向與縱向深度剖析分類問題、離散特征、權(quán)重動(dòng)態(tài)分配、模型融合，模型的評(píng)價(jià)，以及多路召回融合的實(shí)施，循序漸進(jìn)的方式學(xué)習(xí)模型在實(shí)際工作中的使用優(yōu)化，打破進(jìn)階屏障！
（僅部分內(nèi)容，20G+學(xué)習(xí)視頻資料）
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目前由于工作需要，我也在學(xué)習(xí)這套資料，越學(xué)越覺得這套資料的博大精深和微言大義，實(shí)在從中受益良多，所以推薦給大家。
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