推荐算法与Spark MLLIB
主要推荐算法的概念与应用。首先介绍了推荐算法基本概念,其次介绍了推荐算法中的协同过滤算法,包括查找用户相似度以及找到相似的Item,最后进行Spark MLlib概述、MLlib推荐算法介绍与实现,通过实践演示,让学者熟练地掌握推荐算法Spark MLlib。
授课老师:马延辉
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主要推荐算法的概念与应用。首先介绍了推荐算法基本概念,其次介绍了推荐算法中的协同过滤算法,包括查找用户相似度以及找到相似的Item,最后进行Spark MLlib概述、MLlib推荐算法介绍与实现,通过实践演示,让学者熟练地掌握推荐算法Spark MLlib。
学完本课程将学会推荐算法和Spark MLLib算法协同过滤算法对用户和商品的具体实践,熟练地掌握推
数学比较好、有算法基础、了解java或php或python、对linux环境很熟悉
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