基於大資料技術推薦系統演算法案例實戰教程
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網際網路行業是大資料應用最前沿的陣地，目前主流的大資料技術，包括 hadoop，spark等，全部來自於一線網際網路公司。
隨著電子商務規模的不斷擴大，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的資訊和產品過程無疑會使淹沒在資訊過載問題中的消費者不斷流失。
為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統在提高使用者體驗的同時，可以大大增加使用者購買量，據統計，亞馬遜的 30%收入來自於他的推薦引擎。
本次培訓以商業實戰專案作為驅動來學習大資料技術在推薦系統專案中的應用。使得學員能夠親身體會大資料專案的使用場景和開發場景及其所產生的商業價值，零距離接觸企業實戰型專案，學以致用，不在停留在大資料的概念環節而是進入大資料技術實戰專案開發的階段。
推薦演算法案例
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大資料推薦系統專案
推薦系統的本思想 利用使用者和物品的特徵資訊，給使用者推薦那些具有使用者喜歡的特徵的物品。利用使用者喜歡過的物品，給使用者推薦與他喜歡過的物品相似的物品。利用和使用者相似的其他使用者，給使用者推薦那些和他們興趣愛好相似的其他用 戶喜歡的物品。知你所想，精準推送 利用使用者和物品的特徵資訊，給使用者推...
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