大数据推荐算法实战：Spark-Mllib与企业级项目部署教程

本教程是一份针对2021年的全面大数据推荐算法指南，它以视频形式提供，适合那些希望通过实战项目深入理解企业级推荐系统构建的学生和专业人士。课程源于大数据基础应用，着重于用户画像项目的基础上，目标是帮助学习者掌握推荐系统的核心技术，并将其应用于实际场景。 课程内容覆盖了推荐系统的关键环节——召回和排序。召回层主要通过Spark-Mllib库来实现，具体涉及ItemCF（基于物品协同过滤）和ALS（矩阵分解）两种算法，这些算法旨在找出用户可能感兴趣的未被发现的项目。排序层则引入了机器学习模型，如GBDT（梯度提升决策树）和LR（逻辑回归），它们在确定推荐列表的优先级上发挥重要作用。 在教学过程中，不仅理论知识得到讲解，还强调了工程实践的重要性。从数据预处理开始，包括特征抽取、转换，直至算法模型的设计和编程实现，都进行了详尽的阐述。此外，课程还会介绍如何将算法模型部署到不同的平台，通过实际案例展示其在真实工程环境中的应用和部署策略。 视频教程总大小为5.1GB，意味着参与者可以期待获得丰富的学习资料和深入的学习体验。通过软希网（www.58soho.cn）提供的资源下载平台，学员可以获取到这个课程的网盘链接（<https://pan.baidu.com/s/14q93mh6t1IRCKeExckfnyw>）以及提取码（soho分享快乐），该平台还提供了其他IT技术资源，如优惠活动、小程序源码、网站源码等，为学习者提供了丰富的学习资源库。 这是一门结合理论与实践的高级课程，对于想要在推荐系统领域深耕的学员来说，无论是入门还是进阶，都能从中收获宝贵的知识和技能。通过本教程，参与者将能够熟练掌握推荐算法的精髓，并具备在企业级项目中实际应用的能力。