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ElasticSearch+Spark 构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统

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admin发表于 2019-12-4 18:30:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
ElasticSearch+Spark 构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统
主讲:龙虾三少 全栈工程师课时:21小时
基于大众点评搜索以及推荐业务,从企业实际项目落地实践的角度出发,在使用SpringBoot加mybatis完成用户登录、注册、商家入驻以及结合前端模板搭建运营后台门店服务管理功能后,借助ElasticSearch的最新版本ES7逐步迭代,完成高相关性进阶搜索服务,并基于spark mllib2.4.4构建个性化千人千面推荐系统。
售价 : 42金钱
提取码 : 购买后方可查看

课程介绍

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ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统
基于大众点评搜索以及推荐业务,从企业实际项目落地实践的角度出发,在使用SpringBoot加mybatis完成用户登录、注册、商家入驻以及结合前端模板搭建运营后台门店服务管理功
能后,借助ElasticSearch的最新版本ES7逐步迭代,完成高相关性进阶搜索服务,并基于spark mllib2.4.4构建个性化千人千面推荐系统。

适合人群
想了解EasticSearch,对搜索推荐系统感兴趣,
符合技术储备的同学

技术储备要求
熟悉JavaWeb基本应用
了解MySQL常用命令
另:
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提取码:fwej
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章节目录:

第1章 课程导学【终于遇到你】
本章综合讲述了点评搜索推荐课程的项目业务背景,架构设计理念以及所需要用到的核心技
术能力。
1-1 课程导学 试看
1-2 ***学前必读***(助你平稳踩坑,畅学无忧,课程学习与解决问题指南)
第2章 项目设计【项目需求到技术方案的完美执行过程】
本章中讲述了如何模拟现实情况中,点评搜索推荐项目从业务需求BRD到产品需求PRD,最终
到技术方案选型,架构设计及技术落地的整个过程。
2-1 项目设计---业务需求
2-2 项目设计---技术分解&模块设计 试看
2-3 阶段小结
2-4 【阶段总结】项目设计总结
2-5 【勤于思考,夯实学习成果】项目设计课后习题
第3章 项目基础搭建【业务系统之基础能力】
本章中使用了SpringBoot加Mybatis框架完成基础项目能力建设,并加装通用返回值,异常
处理,页面请求资源等处理方式完善业务系统的基础能力建设。

3-1 开发工具介绍
3-2 springboot web搭建
3-3 service及mybatis接入(上)
3-4 service及mybatis接入(下)
3-5 通用返回和异常处理
3-6 页面请求资源处理
3-7 【阶段总结】项目基础搭建总结
3-8 【勤于思考,夯实学习成果】项目基础搭建课后习题
第4章 基础服务之用户,运营,商户能力建设【业务系统主体实现】
本章中,将项目中业务系统能力划分为C端用户层和运营后台管理层,建设了面向用户的登
录注册服务与面向运营配置后台的统一权限管理,并建设了一套点评商户入驻体系的流程。
4-1 用户服务搭建(上)
4-2 用户服务搭建(下)
4-3 用户模块前端页面接入
4-4 运营后台之metronic模版介绍
4-5 运营后台管理员模块(上)
4-6 运营后台管理员模块(下)
4-7 运营后台首页模块
4-8 商家入驻流程(1)
4-9 商家入驻流程(2)
4-10 商家入驻流程(3)
4-11 商家入驻流程(4)
4-12 【阶段总结】基础服务之用户,运营,商户能力建设总结
4-13 【勤于思考,夯实学习成果】基础服务之用户,运营,商户能力建设习题
第5章 基础服务之品类,门店能力建设【业务系统主体实现】
本章中,将扩展运营后台能力,把品类服务与开店能力加入运营后台,完成点评所有基础业
务能力建设。
5-1 品类管理服务(上)
5-2 品类管理服务(中)
5-3 品类管理服务(下)
5-4 门店管理服务(上)
5-5 门店管理服务(中)
5-6 门店管理服务(下)
5-7 【阶段总结】基础服务之品类,门店能力建设总结
5-8 【勤于思考,夯实学习成果】基础服务之品类,门店能力建设习题
第6章 点评门店搜索推荐1.0时代【搜索业务初体验】
本章中,将使用业务系统与数据库的能力,建设关键词搜索与多条件筛选聚合过滤的二次搜
索能力,并结合LBS地理围栏通过距离控制搜索排序,同时会优先将距离与评价好的商户门
店推荐给用户,完成点评门店搜索推荐架构1.0的能力。...
6-1 门店推荐V1.0接入(上) 试看
6-2 门店推荐V1.0接入(中)
6-3 门店推荐V1.0接入(下)
6-4 门店搜索V1.0接入(1)
6-5 门店搜索V1.0接入(2)
6-6 门店搜索V1.0接入(3)
6-7 门店搜索V1.0接入(4)
6-8 【阶段总结】搜索推荐v1.0架构总结
6-9 【勤于思考,夯实学习成果】搜索推荐v1.0架构习题
第7章 引入搜索引擎ElasticSearch7【分布式搜索引擎基础学习】
本章中,会讲解通过发现搜索1.0架构中的不足引入ElasticSearch7,并讲述了分布式搜索
引擎高效和可扩展性的基本原理,同时会介绍es的基础语法。
7-1 本章目标
7-2 搜索的本质及原理(上)
7-3 搜索的本质及原理(下)
7-4 ElasticSearch及Kibana环境搭建
7-5 分布式搜索引擎的原理(上)
7-6 分布式搜索引擎的原理(中)
7-7 分布式搜索引擎的原理(下)
7-8 ES基础语法(上)
7-9 ES基础语法(中)
7-10 ES基础语法(下)
7-11 ES高级查询语法
7-12 ES字段类型
7-13 【阶段总结】ES基础总结之原理&环境
7-14 【阶段总结】ES基础语法之索引&基础查询
7-15 【阶段总结】ES基础语法之进阶基础查询&field类型
7-16 【勤于思考,夯实学习成果】ES基础习题
第8章 ElasticSearch7高端进阶【分布式搜索引擎进阶学习】
本章中,会结合开源数据TMDB,深入学习ES高级的数据导入,进阶的查询语句,多字段查询
,过滤排序,tf/idf bm25打分原理与自定义score打分实现,最后会闭环ES的学习。
8-1 tmdb介绍
8-2 tmdb索引创建(上)
8-3 tmdb索引创建(下)
8-4 tmdb文档导入
8-5 查询语句进阶(1)
8-6 查询语句进阶(2)
8-7 查询语句进阶(3)
8-8 查询语句进阶(4)
8-9 查询语句进阶(5)
8-10 查询语句进阶(6)
8-11 多字段查询进阶(1)
8-12 多字段查询进阶(2)
8-13 多字段查询进阶(3)
8-14 多字段查询进阶(4)
8-15 过滤与排序
8-16 自定义score计算(上)
8-17 自定义score计算(下)
8-18 【阶段总结】ES进阶之构建试验
8-19 【阶段总结】ES进阶之多字段查询
8-20 【阶段总结】ES进阶之自定义排序
8-21 【勤于思考,夯实学习成果】ES进阶之课后思考题
第9章 重回点评,搜索2.0架构之数据接入【使用ES工具升级数据接入】
本章中,会带领大家学习并接入IK中文分词器,并且借助logstash-input-jdbc构建点评搜
索所需要的全量和增量索引。
9-1 IK分词器构建(1)
9-2 IK分词器构建(2)
9-3 IK分词器构建(3)
9-4 IK分词器构建(4)
9-5 IK分词器构建(5)
9-6 门店索引构建(上)
9-7 门店索引构建(下)
9-8 logstash-input-jdbc构建索引(1)
9-9 logstash-input-jdbc构建索引(2)
9-10 logstash-input-jdbc构建索引(3)
9-11 logstash-input-jdbc构建索引(4)
9-12 【阶段总结】使用ES工具升级数据接入-IK中文分词器
9-13 【阶段总结】使用ES工具升级数据接入-索引构建
9-14 【勤于思考,夯实学习成果】使用ES工具升级数据接入-习题
第10章 重回点评,搜索2.0架构之搜索接入【使用ES升级点评搜索应用】
本章中将升级搜索接入层应用能力,将原本基于业务数据库的1.0搜索架构改成基于
ElasicSearch7为搜索引擎并通过RestApi方式接入项目的应用。
10-1 门店搜索(1)
10-2 门店搜索(2)
10-3 门店搜索(3)
10-4 门店搜索(4)
10-5 java搜索接入(1)
10-6 java搜索接入(2)
10-7 java搜索接入(3)
10-8 java搜索接入(4)
10-9 java搜索接入(5)
10-10 java搜索接入(6)
10-11 java搜索接入(7)
10-12 遗留问题
10-13 【阶段总结】搜索2.0架构之搜索接入之基本调试
10-14 【阶段总结】搜索2.0架构之搜索接入之java接入
10-15 【勤于思考,夯实学习成果】搜索2.0架构之搜索接入
第11章 点评搜索进阶之相关性改造【相关性改造能力建设】
在本章中,通过发掘搜索2.0中的不足,结合定制化分词器,同义词扩展,词性相关性重塑
等多维度技术优化搜索算法。
11-1 定制化分词器之扩展词库(上)
11-2 定制化分词器之扩展词库(下)
11-3 同义词扩展
11-4 相关性重塑(上)
11-5 相关性重塑(中)
11-6 相关性重塑(下)
11-7 【阶段总结】点评搜索进阶之相关性改造总结
11-8 【勤于思考,夯实学习成果】点评搜索进阶之相关性改造习题
第12章 点评搜索进阶之准实时性索引【准实时索引能力建设】
在本章中,通过发掘搜索2.0中的不足,结合定制化canal中间件的学习,完成了准实时索引
能力的建设。
12-1 canal索引构建进阶(1)
12-2 canal索引构建进阶(2)
12-3 canal索引构建进阶(3)
12-4 canal索引构建进阶(4)
12-5 canal索引构建进阶(5)
12-6 canal索引构建进阶(6)
12-7 canal自定义接入(1)
12-8 canal自定义接入(2)
12-9 canal自定义接入(3)
12-10 canal自定义接入(4)
12-11 搜索课程总结
12-12 【阶段总结】准实时索引能力建设
12-13 【勤于思考,夯实学习成果】准实时索引建设习题
第13章 点评推荐2.0架构进阶【基于spark mllib的机器学习推荐算法】
本章中,将通过发掘点评推荐1.0架构中的不足,改造推荐体系,定义了个性化召回算法和
个性化排序算法的分层推荐模型完成了千人千面的推荐架构设计。
13-1 推荐原理(上)
13-2 推荐原理(下)
13-3 推荐系统架构
13-4 个性化召回als算法原理讲解
13-5 个性化排序lr算法原理讲解
13-6 spark原理讲解
13-7 als算法实现(上)
13-8 als算法实现(中)
13-9 als算法实现(下)
13-10 lr算法实现(上)
13-11 lr算法实现(中)
13-12 lr算法实现(下)
13-13 点评推荐接入(上)
13-14 点评推荐接入(下)
13-15 课程总结
13-16 【阶段总结】推荐系统总结
本课程已完结


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精彩评论4

kankankan发表于 昨天 20:50 | 显示全部楼层
合作很久了 从网站刚开我就在了,感恩
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chenzeze发表于 昨天 21:06 | 显示全部楼层
你要不倒,你就靠我来给你养老!
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143533发表于 16 小时前 | 显示全部楼层
这门课你终于出了等了一周了 开心!
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ma14700发表于 8 小时前 | 显示全部楼层
第一次购买 没想到真的这么赞 太意外了 没想到这么好! 成功吸粉
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