课程名称适应人群推荐算法系统实战全系列精品课适合技术开发人员、大学生等； 机器学习、推荐算法系统开发者； 相关从业者或转行大数据和人工智能。推荐算法系统实战全系列精品课：一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》

课时名称课时知识点3、推荐系统ETL数据处理搭建完数据仓库和平台之后，我们日常很多工作会做数据处理，也就是ETL，ETL分全量和增量两种处理方式，在推荐系统占用的工作量是比较大的，做一个算法系统，ETL数据处理的也是必须的。 下面来讲讲推荐的ETL数

课时名称课时知识点1、推荐算法系统架构设计 推荐算法系统是一个完整的系统工程，从工程上来讲是由多个子系统有机的组合，比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序

课时名称课时知识点9、推荐系统多策略融合算法推荐系统在各大公司扮演着非常重要的角色，比如今日头条就是靠着个性化推荐引擎起来的，实际要实现一个完整推荐系统，需要多种算法策略的组合搭配，才能优势互补，得到更好的推荐效果，然而各种算法策略如何组合才能发挥到

课时名称课时知识点22、大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解2、用户画像是一个非常通用普遍使用的系统，从我们的架构图中可以看出，从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户，或者按需把用户数据发生变化的那批用户

课时名称课时知识点7、用户画像兴趣标签提取算法用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成

课时名称课时知识点4、CF协同过滤用户行为挖掘协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)作为经典的推荐算法之一，在电商推荐推荐系统中扮演着非常重要的角色，比如经典的推荐为如看了又看、买了又买、看了又买、购买此商品的用户

课时名称课时知识点2、推荐数据仓库集市 算法是推荐系统的核心，但没有数据也是巧妇难为无米之炊，再就是也得有好米才行，有了好米，但好米里有沙子，我们也得想办法清洗掉。这是打了个比方，意思是除了算法本身我们要搭建数据仓库，把握好数据质量，对数据进行清洗、

课时名称课时知识点8、基于用户心理学模型推荐用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标

课时名称课时知识点5、推荐算法ALS交替最小二乘法ALS 是交替最小二乘 （alternating least squares）的简称。在机器学习的上下文中，ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给产品的打分，来推

课时名称课时知识点6、推荐系统ContentBase文本挖掘算法推荐系统是一个完整的系统工程，从工程上来讲是由多个子系统有机的组合，比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、CF协同过滤、contentbase文本挖掘算法策略、离

课时名称课时知识点21、大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍用户画像是一个非常通用普遍使用的系统，从我们的架构图中可以看出，从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户，或者按需把用户数据发生变化的那批用户

课时名称课时知识点10、准实时在线学习推荐引擎离线算法策略，一般是每天定时算一次。这种方式的缺点是不能把的当天的最新的用户行为实时的融合进去。用户最新的行为反馈比较滞后，下面我们就讲一种能够根据最新用户行为实时的增量更新模型的准实时算法。 那就是使用

课时名称课时知识点18、在线AB测试推荐效果评估 AB测试是检验推荐算法优化是否有效的一个手段，在各大互联网公司一般会有一个AB测试平台， 通过数据埋点、数据统计、可视化展现，来帮助团队做一个推荐效果好坏的一个评判。 这节我们讲的是在线AB测试推荐效

课时名称课时知识点12、分布式搜索引擎对于分布式搜索引擎我们主要介绍两个，一个是Solr Could，一个是ElasticSearch， 他们都是基于Lucene的。 1、SolrCloud(Solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，当你需要大规

课时名称课时知识点17、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析在线Web实时推荐引擎服务是一个Web项目，同时也是一个在线算法项目，主要用来做商品的实时推荐部分，在架构图里有显示，触发调用的一般是前端网站和App客户端，这个项目可以认为是一个在线预

课时名称课时知识点14、推荐Rerank二次重排序算法（基于Learning to rank排序学习思想）推荐的Rerank排序有几种应用场景，一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序 算法算好推荐结果，另一个是在实时在线Web推荐引擎里

课时名称课时知识点20、推荐位管理平台什么叫推荐位？拿电商网站举例，推荐位置指的是网站上的一个推荐商品页面展示区域。比如猜你喜欢展示位，热销商品推荐、看了又看、买了又买、看了又买、浏览此商品的顾客还同时浏览等都是推荐位 推荐位管理的意思是对推荐位的商

课时名称课时知识点15、推荐Rerank二次重排序算法（基于加权公式思想做二次排序）推荐的Rerank排序有几种应用场景，一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序 算法算好推荐结果，另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。

课时名称课时知识点16、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法在线Web实时推荐引擎服务是一个Web项目，同时也是一个在线算法项目，主要用来做商品的实时推荐部分，在架构图里有显示，触发调用的一般是前端网站和App客户端，这个项目可以认为是一个在

课时名称课时知识点13、推荐Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、随机森林、神经网络推荐的Rerank排序有几种应用场景，一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序 算法算好推荐结果，另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序