Spark大数据互联网项目实战：推荐系统课程

介绍

Spark大数据互联网项目实战推荐系统课程，为大数据与推荐系统领域的学习者精心打造。

本课程全面覆盖推荐系统与大数据技术的全流程。从推荐系统的设计理念、技术栈选择讲起，深入解析大数据架构。课程中详细介绍了lambda架构的批处理层、实时处理层和服务层，让学习者对大数据处理架构有清晰认知。

在用户画像方面，课程不仅阐述了用户画像的概念、数学描述，还展示了用户画像系统的流程与架构，并通过实际案例讲解用户标签的使用。在算法和模型部分，涵盖了基于协同过滤的推荐算法、相似度计算、基于模型的方法等，同时对推荐系统冷启动问题也有涉及。

此外，课程还包含Mahout和Spark MLlib等工具的使用，从概述、组件、算法介绍到实战操作，通过丰富的实例如电影推荐、图书推荐等，帮助学习者掌握推荐系统开发技能。课程最后结合推荐系统与Lambda架构，介绍数据收集系统如FlumeNG、Sqoop，以及数据存储系统HDFS、HBase等，并进行推荐系统综合实战，适合想要深入学习大数据推荐系统开发的人员。