课程信息
本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级用户画像的使用, 使用SparkSQL+Hbase+Oozie构建企业级用户画像。基于SparkMllib构建数据挖掘模型。
课程目录
├── day01_20200925
│ ├── 01_复习:Spark 框架综合回顾概述.mp4 17.50M
│ ├── 02_企业级360°全方位用户画像:项目课程安排.wmv 46.28M
│ ├── 03_企业级360°全方位用户画像:数仓、画像及推荐.wmv 18.62M
│ ├── 04_企业级360°全方位用户画像:引入神策用户画像和初步认知.wmv 86.77M
│ ├── 05_企业级360°全方位用户画像:用户画像应用场景.mp4 112.20M
│ ├── 06_企业级360°全方位用户画像:标签存储(HBase和ES).mp4 174.41M
│ ├── 07_企业级360°全方位用户画像:用户标注(本体论).wmv 51.28M
│ ├── 08_企业级360°全方位用户画像:项目功能概述.wmv 16.60M
│ ├── 09_企业级360°全方位用户画像:导入虚拟机.wmv 49.00M
│ ├── 10_企业级360°全方位用户画像:项目工程导入和启动.wmv 71.87M
│ ├── 11_企业级360°全方位用户画像:功能模块.wmv 24.59M
│ ├── 12_企业级360°全方位用户画像:技术架构(离线).wmv 37.79M
│ ├── 13_企业级360°全方位用户画像:标签功能架构图.wmv 35.08M
│ ├── 14_企业级360°全方位用户画像:标签梳理(分类).wmv 41.79M
│ ├── 15_标签系统WEB 平台:主分类标签(123级标签).wmv 37.81M
│ ├── 16_标签系统WEB 平台:业务标签(4级标签).wmv 51.75M
│ ├── 17_标签系统WEB 平台:新建属性标签.wmv 23.07M
│ ├── 18_标签系统WEB 平台:其他功能说明.wmv 20.82M
│ ├── 19_项目环境搭建:环境概述说明.wmv 14.70M
│ ├── 20_项目环境搭建:框架回顾(一).wmv 32.57M
│ ├── 21_项目环境搭建:框架回顾(二).wmv 118.97M
│ ├── 22_项目工程搭建:创建Project和Module.wmv 60.42M
│ ├── 23_用户画像业务数据导入:ETL总述.wmv 24.63M
│ ├── 24_用户画像业务数据导入:数据调研和数据导入方案.wmv 45.50M
│ ├── 25_用户画像业务数据导入:Hive创建业务表.wmv 43.12M
│ └── 26_用户画像业务数据导入:数据导入Hive表.mp4 19.46M
├── day02_20200927
│ ├── 01_上次课程内容回顾.mp4 59.54M
│ ├── 02_今日课程内容提纲.wmv 21.04M
│ ├── 03_用户画像业务数据导入:数据导入方案.wmv 26.74M
│ ├── 04_用户画像业务数据导入:SQOOP导入HBase表.wmv 22.05M
│ ├── 05_用户画像业务数据导入:HBase ImportTvs导入logs数据.wmv 52.56M
│ ├── 06_用户画像业务数据导入:数据导入方式Put和BulkLoad.wmv 15.55M
│ ├── 07_用户画像业务数据导入:HBase ImportTvs中BulkLoad.wmv 53.09M
│ ├── 08_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(原理).wmv 44.71M
│ ├── 09_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(MR).wmv 85.24M
│ ├── 10_用户画像业务数据导入:BulkLoad加载批量数据(Spark).wmv 79.70M
│ ├── 11_用户画像标签数据存储.wmv 28.22M
│ ├── 12_Oozie调度Spark2:回顾Oozie及工作流组成.wmv 38.48M
│ ├── 13_Oozie调度Spark2:使用Hue创建工作流和调度器调度Spark2.wmv 50.15M
│ ├── 14_Oozie Java Client API使用说明.wmv 58.56M
│ ├── 15_Oozie Java Client API运行Workflow.wmv 56.81M
│ ├── 16_Oozie Java Client API运行Coordinator.wmv 57.32M
│ ├── 17_标签存储与计算:标签管理.wmv 15.71M
│ ├── 18_标签存储与计算:标签存储设计.wmv 21.23M
│ ├── 19_标签存储与计算:标签计算引擎.wmv 7.88M
│ ├── 20_用户画像模块:模块划分及概述.wmv 33.35M
│ ├── 21_用户画像模块:标签调度(导入).wmv 33.40M
│ ├── 22_用户画像模块:标签调度(测试及安装Install).wmv 55.27M
│ ├── 23_用户画像模块:标签管理平台(导入及测试).wmv 38.09M
│ ├── 24_用户画像模块:标签模型测试(新建标签和调度运行).wmv 39.00M
│ ├── 25_用户画像模块:标签模型计算(概述及流程.wmv 28.17M
│ ├── 26_用户画像模块:标签模型计算(Module创建及设置).wmv 30.76M
│ ├── 27_标签开发流程:提交流程(标签规则).wmv 14.80M
│ ├── 28_标签开发流程:执行流程(4步骤).wmv 14.47M
│ └── 29_Spark 交互HBase:读写表数据.mp4 56.56M
├── day03_20200928
│ ├── 01_额外:项目学习建议.mp4 18.83M
│ ├── 02_上次课程内容回顾:业务数据迁移ETL.wmv 31.67M
│ ├── 03_上次课程内容回顾:标签模型应用调度.wmv 29.52M
│ ├── 04_上课课程内容回顾:项目模块及标签模型流程.wmv 38.52M
│ ├── 05_今日课程内容提纲.wmv 33.39M
│ ├── 06_标签模型开发【用户性别标签】:整体概述说明.wmv 10.63M
│ ├── 07_标签模型开发【用户性别标签】:新建标签(4级和5级).wmv 47.93M
│ ├── 08_标签模型开发【用户性别标签】:编写模型主类(SparkSession构建).wmv 12.68M
│ ├── 09_工具类HBaseTools:方法声明定义.wmv 27.90M
│ ├── 10_工具类HBaseTools:read加载数据(一).wmv 52.96M
│ ├── 11_工具类HBaseTools:read加载数据(二).wmv 25.35M
│ ├── 12_工具类HBaseTools:read加载数据(三).wmv 37.71M
│ ├── 13_工具类HBaseTools:write保存数据(一).wmv 32.35M
│ ├── 14_工具类HBaseTools:write保存数据(二).wmv 19.66M
│ ├── 15_标签模型开发【用户性别标签】:标签数据读取.wmv 40.51M
│ ├── 16_标签模型开发【用户性别标签】:业务标签规则.wmv 29.81M
│ ├── 17_标签模型开发【用户性别标签】:HBase数据源Meta和读取业务数据.wmv 36.74M
│ ├── 18_标签模型开发【用户性别标签】:构建标签.wmv 41.97M
│ ├── 19_标签模型开发【用户性别标签】:保存画像标签数据.wmv 17.80M
│ ├── 20_标签模型开发【用户性别标签】:回顾标签模型开发步骤.wmv 30.17M
│ ├── 21_标签模型开发【规则匹配类型标签开发概述】.wmv 18.10M
│ ├── 22_标签模型开发【用户职业标签】:确立标签.wmv 14.65M
│ ├── 23_标签模型开发【用户职业标签】:新建标签.wmv 19.95M
│ ├── 24_标签模型开发【用户职业标签】:构建SparkSession(集成Hive).wmv 21.28M
│ ├── 25_标签模型开发【用户职业标签】:采用UDF函数打标签.wmv 77.83M
│ ├── 26_标签模型开发【用户职业标签】:计算标签方式.wmv 22.23M
│ ├── 27_标签模型开发【用户职业标签】:规则匹配类型标签工具类.wmv 22.01M
│ ├── 28_标签模型开发【标签模板】:标签模型代码重构概述.wmv 34.16M
│ ├── 29_标签模型开发【标签模板】:模板方法模式(Template).wmv 8.41M
│ ├── 30_标签模型开发【标签模板】:标签基类BasicModel结构.wmv 18.91M
│ ├── 31_标签模型开发【标签模板】:标签基类BasicModel具体代码.wmv 31.40M
│ ├── 32_标签模型开发【政治面貌标签】:需求分析及新建标签.wmv 23.44M
│ ├── 33_标签模型开发【政治面貌标签】:编码实现和测试.wmv 64.26M
│ ├── 34_标签模型开发【标签模板】:属性配置文件及解析.wmv 52.39M
│ ├── 35_标签模型开发【标签模板】:创建SparkSession实例思路.wmv 40.41M
│ ├── 36_标签模型开发【标签模板】:Typesafe获取某属性文件值.wmv 24.13M
│ ├── 37_标签模型开发【标签模板】:工具类SparkUitls.wmv 57.22M
│ ├── 38_标签模型开发【标签模板】:重构标签基类AbstractModel.wmv 24.11M
│ └── 39_标签模型开发【标签模板】:测试类(职业标签).mp4 41.87M
├── day04_20200929
│ ├── 01_上次课程内容回顾:标签模型开发四步骤.mp4 28.39M
│ ├── 02上次课程内容回顾:HBaseTools工具类.wmv 34.93M
│ ├── 03_次课程内容回顾:规则匹配类型标签业务实现.wmv 26.60M
│ ├── 04_上次课程内容回顾:标签模型基类.wmv 40.34M
│ ├── 05_标签模型开发【用户国籍标签】:新建标签.wmv 38.99M
│ ├── 06_标签模型开发【用户国籍标签】:模型开发测试.wmv 32.82M
│ ├── 07_标签开发:【总述】标签模型开发相关数据.wmv 13.83M
│ ├── 08_今日课程内容提纲.wmv 23.87M
│ ├── 09_自定义外部数据源HBase:引入ExternalDataSource.wmv 44.20M
│ ├── 10_自定义外部数据源HBase:External DataSource概述.wmv 18.85M
│ ├── 11_自定义外部数据源HBase:BaseRelation接口.wmv 24.63M
│ ├── 12_自定义外部数据源HBase:RelationProvider接口.wmv 19.67M
│ ├── 13_自定义外部数据源HBase:定义类HBaseRelation和DefaultSource.wmv 32.26M
│ ├── 14_自定义外部数据源HBase:实现加载load数据(一).wmv 36.73M
│ ├── 15_自定义外部数据源HBase:实现加载load数据(二).wmv 50.41M
│ ├── 16_自定义外部数据源HBase:实现保存save数据.wmv 37.36M
│ ├── 17_自定义外部数据源HBase:注册数据源.wmv 39.32M
│ ├── 18_自定义外部数据源HBase:修改标签基类AbstractModel.wmv 38.53M
│ ├── 19_自定义外部数据源HBase:Spark与HBase交互三种方式封装.wmv 28.15M
│ ├── 20_标签开发:统计型标签概述.wmv 42.51M
│ ├── 21_标签模型开发【用户年龄段标签】:需求分析及新建标签.wmv 47.21M
│ ├── 22_标签模型开发【用户年龄段标签】:标签实现思路分析.wmv 49.03M
│ ├── 23_标签模型开发【用户年龄段标签】:计算标签(一).wmv 26.37M
│ ├── 24_标签模型开发【用户年龄段标签】:计算标签(二).wmv 57.72M
│ ├── 25_标签模型开发【消费周期标签】:需求分析.wmv 22.32M
│ ├── 26_标签模型开发【消费周期标签】:新建标签.wmv 45.04M
│ ├── 27_标签模型开发:导入业务订单数据.wmv 54.73M
│ ├── 28_标签模型开发【消费周期标签】:提取属性标签规则.wmv 17.54M
│ ├── 29_标签模型开发【消费周期标签】:标签实现思路分析和日期函数使用.wmv 49.18M
│ ├── 30_标签模型开发【消费周期标签】:计算标签.wmv 80.57M
│ ├── 31_标签模型开发【支付方式标签】:业务字段调研.wmv 29.63M
│ ├── 32_标签模型开发【支付方式标签】:新建标签.wmv 41.82M
│ ├── 33_标签模型开发【支付方式标签】:开窗函数使用(SQL和DSL).wmv 57.61M
│ └── 34_标签模型开发【支付方式标签】:计算标签及测试.mp4 38.09M
├── day05_20201007
│ ├── 01_上次课程内容回顾:自定义外部数据源HBase.mp4 65.04M
│ ├── 02_回顾用户画像:标签系统及模型开发步骤.wmv 32.29M
│ ├── 03_回顾用户画像:标签模型开发业务逻辑流程.wmv 32.34M
│ ├── 04_回顾用户画像:规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路.wmv 48.51M
│ ├── 05_回顾用户画像:职业标签模型快速开发.wmv 56.90M
│ ├── 06_标签模型开发【订单数据相关】:其他标签(订单金额).wmv 22.45M
│ ├── 07_标签模型开发【订单数据相关】:其他标签(订单状态).wmv 9.01M
│ ├── 08_今日课程内容提纲.wmv 56.59M
│ ├── 09_自定义外部数据源HBase:过滤条件需求引入.wmv 20.72M
│ ├── 10_自定义外部数据源HBase:HBase Filter使用.wmv 39.80M
│ ├── 11_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【思路分析】及【业务代码】.wmv 48.50M
│ ├── 12_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【Condition类封装】.wmv 56.27M
│ ├── 13_自定义外部数据源HBase:字段值过滤【测试功能】.wmv 73.88M
│ ├── 14_自定义外部数据源HBase:业务标签规则rule传递WhereCondition思路.wmv 27.13M
│ ├── 15_自定义外部数据源HBase:日期时间工具类DateUtils.wmv 43.15M
│ ├── 16_自定义外部数据源HBase:解析WhereCondition动态生成日期范围.wmv 32.10M
│ ├── 17_自定义外部数据源HBase:传递WhereCondition测试功能(一).wmv 38.51M
│ ├── 18_自定义外部数据源HBase:传递WhereCondition测试功能(二).wmv 52.92M
│ ├── 19_自定义外部数据源HBase:优化标签模型基类.wmv 52.03M
│ ├── 20_推荐系统入门:推荐引入和协同过滤算法初识.wmv 97.37M
│ ├── 21_推荐系统入门:推荐算法分类.wmv 91.61M
│ ├── 22_推荐系统入门:协同过滤算法核心.wmv 29.30M
│ ├── 23_推荐系统入门:ALS算法思想.wmv 43.65M
│ ├── 24_推荐系统入门:矩阵因子模型预测和推荐.wmv 25.47M
│ ├── 25_推荐系统入门:创建Maven Module.wmv 43.39M
│ ├── 26_推荐系统入门:基于RDD 算法API讲解.wmv 39.13M
│ ├── 27_推荐系统入门:构建电影推荐模型(一).wmv 66.27M
│ └── 28_推荐系统入门:构建电影推荐模型(二).mp4 34.37M
├── day06_20201009
│ ├── 01_上次课程内容回顾:自定义外部数据源HBase(加强版).mp4 51.28M
│ ├── 02_上次课程内容回顾:推荐算法ALS.wmv 90.17M
│ ├── 03_今日课程内容提纲.wmv 16.16M
│ ├── 04_机器学习入门:AI发展浪潮和机器学习核心三要素.wmv 74.17M
│ ├── 05_机器学习入门:ML定义及数据特征features.wmv 73.18M
│ ├── 06_机器学习入门:ML算法分类.wmv 66.09M
│ ├── 07_机器学习入门:机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib.wmv 45.81M
│ ├── 08_机器学习入门:相关术语概念.wmv 32.54M
│ ├── 09_机器学习入门:鸢尾花数据【特征提取】.wmv 78.56M
│ ├── 10_机器学习入门:鸢尾花数据【类别标签label索引化】.wmv 53.82M
│ ├── 11_机器学习入门:鸢尾花数据【特征features标准化】.wmv 38.40M
│ ├── 12_机器学习入门:鸢尾花数据构建逻辑回归分类模型.wmv 88.74M
│ ├── 13_机器学习入门:线性回归算法概述.wmv 44.61M
│ ├── 14_机器学习入门:线性回归算法实现之最小二乘法.wmv 39.53M
│ ├── 15_机器学习入门:线性回归算法实现之梯度下降法.wmv 27.74M
│ ├── 16_机器学习入门:波士顿房价预测模型(一).wmv 95.55M
│ ├── 17_机器学习入门:波士顿房价预测模型(二).wmv 67.22M
│ └── 18_机器学习入门:逻辑回归分类算法概述(Sigmoid)函数.mp4 35.22M
├── day07_20201011
│ ├── 01_上次课程内容回顾:机器学习基础(概念).mp4 44.90M
│ ├── 02_上次课程内容回顾:线性回归和逻辑回归.wmv 59.53M
│ ├── 03_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:案例背景及数据调研.wmv 68.96M
│ ├── 04_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:加载数据(CSV格式).wmv 17.32M
│ ├── 05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:特征工程.wmv 32.19M
│ ├── 06_实战案例【泰塔尼克号生存预测】:LR分类模型及预测评估.wmv 36.00M
│ ├── 07_今日课程内容提纲.wmv 16.98M
│ ├── 08_客户价值模型RFM:RFM概念..wmv 30.70M
│ ├── 09__客户价值模型RFM:RFM模型应用.wmv 31.05M
│ ├── 10_客户价值模型RFM:标签管理平台新建标签.wmv 32.39M
│ ├── 11_客户价值模型RFM:标签模型开发思路分析.wmv 16.61M
│ ├── 12_客户价值模型RFM:依据订单数据计算RFM.wmv 72.74M
│ ├── 13_客户价值模型RFM:依据规则进行RFM Score.wmv 34.16M
│ ├── 14_客户价值模型RFM:牧师与村民模型.wmv 41.64M
│ ├── 15_客户价值模型RFM:KMeans算法核心要点.wmv 54.44M
│ ├── 16_客户价值模型RFM:KMeans聚类鸢尾花数据.wmv 92.86M
│ ├── 17_客户价值模型RFM:聚类评估指标SSE.wmv 13.16M
│ ├── 18_客户价值模型RFM:KMeans++算法.wmv 19.54M
│ ├── 19_客户价值模型RFM:KMeansII算法.wmv 21.50M
│ ├── 20_客户价值模型RFM:KMeans训练模型.wmv 64.20M
│ ├── 21_客户价值模型RFM:计算标签(一).wmv 58.32M
│ ├── 22_客户价值模型RFM:计算标签(二).wmv 101.12M
│ ├── 23_客户价值模型RFM:类簇索引标签(工具类).wmv 41.11M
│ ├── 24_客户价值模型RFM:KMeans算法2个问题.wmv 62.28M
│ ├── 25_客户价值模型RFM:KMeans算法肘部法则.wmv 15.32M
│ ├── 26_客户价值模型RFM:KMeans算法轮廓系数.wmv 37.10M
│ └── 27_客户价值模型RFM:鸢尾花数据集演示肘部法确定K.mp4 71.20M
├── day08_20201012
│ ├── 01_上次课程内容回顾:聚类KMeans算法.mp4 43.21M
│ ├── 02_上次课程内容回顾:客户价值模型RFM.wmv 55.80M
│ ├── 03_今日课程内容提纲.wmv 18.75M
│ ├── 04_客户价值模型RFM:算法模型构建流程步骤.wmv 45.33M
│ ├── 05_客户价值模型RFM:模型调优概述.wmv 33.41M
│ ├── 06_客户价值模型RFM:模型调优【特征归一化】.wmv 98.78M
│ ├── 07_客户价值模型RFM:模型调优【调整超参数】.wmv 64.01M
│ ├── 08_客户价值模型RFM:保存加载模型(一).wmv 49.16M
│ ├── 09_客户价值模型RFM:保存加载模型(二).wmv 121.58M
│ ├── 10_客户价值模型RFM:总述开发算法模型流程.wmv 21.23M
│ ├── 11_用户活跃度模型RFE:用户活跃度及用户生命周期.wmv 35.20M
│ ├── 12_用户活跃度模型RFE:RFE模型概述及实践应用.wmv 21.09M
│ ├── 13_用户活跃度模型RFE:新建标签及标签模型类.wmv 30.16M
│ ├── 14_用户活跃度模型RFE:加载访问日志数据计算RFE和打分.wmv 39.53M
│ ├── 15_用户活跃度模型RFE:组合特征和训练模型.wmv 71.26M
│ ├── 16_用户活跃度模型RFE:标签计算.wmv 38.28M
│ ├── 17_用户活跃度模型RFE:KMeans算法模型标签计算.wmv 43.84M
│ ├── 18_ID-Mapping:标识符引入及认识标识符.wmv 40.73M
│ ├── 19_ID-Mapping:统一用户识别(构建连通图).wmv 47.50M
│ ├── 20_价格敏感度模型PSM:PSM概念和功能.wmv 28.54M
│ ├── 21_价格敏感度模型PSM:PSM计算方式.wmv 36.42M
│ ├── 22_价格敏感度模型PSM:使用KMeans对单值特征聚类.wmv 39.21M
│ ├── 23_价格敏感度模型PSM:计算PSM值业务逻辑.wmv 26.44M
│ ├── 24_价格敏感度模型PSM:计算PSM值业务逻辑.wmv 25.86M
│ ├── 25_价格敏感度模型PSM:计算PSM值代码实现.wmv 74.28M
│ ├── 26_价格敏感度模型PSM:训练KMeans聚类模型和打标签.wmv 60.16M
│ └── 27_价格敏感度模型PSM:算法中距离度量方法.mp4 19.71M
├── day09_20201014
│ ├── 01_上次课程内容回顾:算法模型调优.mp4 31.02M
│ ├── 02_上次课程内容回顾:RFE和PSM标签.wmv 35.98M
│ ├── 03_今日课程内容提纲.wmv 61.01M
│ ├── 04_用户购物性别模型USG:USG模型概念理解.wmv 27.64M
│ ├── 05_用户购物性别模型USG:USG模型构建过程(一).wmv 39.66M
│ ├── 06_用户购物性别模型USG:USG模型构建过程(二).wmv 57.33M
│ ├── 07_用户购物性别模型USG:决策树是什么.wmv 26.99M
│ ├── 08_用户购物性别模型USG:决策树构造及优缺点.wmv 51.85M
│ ├── 09_用户购物性别模型USG:决策树算法实现(ID3、C4.5和CART).wmv 88.14M
│ ├── 10_用户购物性别模型USG:决策树分类官方案例(一).wmv 45.55M
│ ├── 11_用户购物性别模型USG:决策树分类官方案例(二).wmv 64.93M
│ ├── 12_用户购物性别模型USG:新建标签.wmv 41.66M
│ ├── 13_用户购物性别模型USG:涉及订单表和维度表分析.wmv 33.89M
│ ├── 14_用户购物性别模型USG:加载订单表和维度表数据.wmv 21.58M
│ ├── 15_用户购物性别模型USG:构建维度表数据为WHEN条件语句.wmv 55.40M
│ ├── 16_用户购物性别模型USG:标注数据和打标签.wmv 93.52M
│ ├── 17_用户购物性别模型USG:训练算法模型并预测(一).wmv 75.71M
│ ├── 18_用户购物性别模型USG:训练算法模型并预测(二).wmv 42.04M
│ ├── 19_用户购物性别模型USG:Pipeline管道模型.wmv 40.12M
│ ├── 20_用户购物性别模型USG:Pipeline 官方案例.wmv 43.11M
│ ├── 21_用户购物性别模型USG:训练Pipeline模型.wmv 71.35M
│ ├── 22_用户购物性别模型USG:训练验证分割和交叉验证区别.wmv 34.30M
│ ├── 23_用户购物性别模型USG:模型超参数设置ParamGrid.wmv 11.72M
│ ├── 24_用户购物性别模型USG:TrainValidationSplit模型调优.wmv 40.91M
│ └── 25_用户购物性别模型USG:CrossValidator模型调优.mp4 51.30M
└── day10_20201015
├── 01_上次课程内容回顾:USG模型和决策树算法.mp4 50.87M
├── 02_上次课程内容回顾:管道Pipeline和模型调优.wmv 59.70M
├── 03_集成学习算法:Ensemble Algorithm概述.wmv 37.69M
├── 04_集成学习算法:Bagging算法和Boosting算法.wmv 18.21M
├── 05_集成学习算法:Bagging算法及随机森林RF.wmv 64.58M
├── 06_集成学习算法:Boosting 算法和梯度提升树GBT.wmv 27.34M
├── 07_今日课程内容提纲.wmv 39.98M
├── 08_业务数据多种数据源:多数据源概述.wmv 24.51M
├── 09_业务数据多种数据源:重构加载业务数据代码.wmv 52.41M
├── 10_业务数据多种数据源:加载MySQL表(MySQLMeta).wmv 103.00M
├── 11_业务数据多种数据源:加载Hive表(HiveMeta).wmv 40.32M
├── 12_业务数据多种数据源:加载HDFS文件(HDFSMeta).wmv 40.90M
├── 13_用户购物偏好模型BP:Bp模型概述.wmv 9.95M
├── 14_用户购物偏好模型BP:推荐系统概述.wmv 59.94M
├── 15_用户购物偏好模型BP:推荐算法ALS.wmv 31.10M
├── 16_基于DataFrame API构建推荐模型:加载数据及数据转换、训练模型.wmv 85.37M
├── 17_基于DataFrame API构建推荐模型:模型推荐、评估和保存加载.wmv 52.33M
├── 18_用户购物偏好模型BP:如何获取用户对物品评分(思路分析).wmv 47.62M
├── 19_用户购物偏好模型BP:新建标签(用户推荐商品).wmv 28.64M
├── 20_用户购物偏好模型BP:标签模型实现思路步骤.wmv 31.60M
├── 21_用户购物偏好模型BP:提取用户对物品评分(点击物品次数).wmv 44.85M
├── 22_用户购物偏好模型BP:构建ALS算法模型、评估和推荐.wmv 118.32M
├── 23_用户购物偏好模型BP:保存推荐商品至HBase表.wmv 65.92M
├── 24_总述全方位用户画像(一).wmv 61.49M
└── 25_总述全方位用户画像(二).mp4 48.93M
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