课程介绍

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注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

课程目标：            

构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统
适用人群 ：

1.拥有理论基础扎实和想跳槽，且缺乏项目实战的学员
2.想了解和熟悉一些前沿技术在项目中的实践效果
3.不建议零基础购买课程。

一线在职架构师答疑，提供技术指导和支持，同时提供企业内训服务。
       
如今随着互联网发展，数据量不断增大，大数据已经成为各个互联网公司的重点方向，而推荐系统成为互联网必不可少的配置，一个好的推荐系统，能为企业带来了可观的用户流量和销售额，特别对于电商系统，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩和增加流量。像国内的很多知名电商，在推荐系统上投入了大量的研发力量，相关的人才需求也必然会很大。

学好新技术的推荐系统，增加自己的竞争力，为以后跳槽涨薪做准备。

基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统课程，将带领大家一步一步实现一个个性化推荐系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：统计推荐、离线推荐、文本内容推荐、实时推荐几大指标内容。本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

本课程包含的技术：

开发工具为：IDEA、WebStorm

Flink1.13.0

Alink1.4.0

Hadoop

Hbase

Kafka

MongoDB

Redis

Zookeeper

SpringBoot2.0.8.RELEASE

SpringCloud Finchley.SR2

Binlog

Canal

MySQL

Vue.js、Nodejs、ElementUI

课程亮点：

1.与企业接轨、真实工业界产品

2.Alink算法技术框架

3.大数据热门技术Flink新版本

4.主流微服务后端系统

5.数据库实时同步解决方案

6.全方位个性化推荐

7.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI

8.集成SpringCloud实现统一整合方案

9.互联网大数据企业热门技术栈

10.支持海量数据的实时推荐

11.支持全端实时数据推荐

12.全程代码实操，提供全部代码和资料

13.提供答疑和提供企业技术方案咨询

课程大纲

01.
推荐系统第1章（10节）          免费试听

1.1、推荐系统课程说明
6分钟
2.2、推荐系统环境构建之Zookeeper
6分钟
3.3、推荐系统环境构建之Hadoop环境构建
9分钟
4.4、推荐系统环境构建之MySQL环境构建
7分钟
5.5、推荐系统环境构建之Hive环境构建
7分钟
6.6、推荐系统环境构建之Kafka环境构建
7分钟
7.7、推荐系统之业务结构讲解以及表构建1
14分钟
8.8、推荐系统之业务结构讲解以及表构建2
7分钟
9.9、推荐系统之业务结构讲解以及表构建3
5分钟
10.10、推荐系统之业务结构实体构建1
9分钟
02.
推荐系统第2章（10节）

1.11、推荐系统之业务结构实体构建2
7分钟
2.12、推荐系统之业务结构实体构建3
5分钟
3.13、推荐系统之操作日志结构讲解
5分钟
4.14、推荐系统之Flink实时分析服务构建
7分钟
5.15、推荐系统之推荐系统项目优化和整合
5分钟
6.16、推荐系统之统计推荐历史热门代码实战
9分钟
7.17、推荐系统之统计推荐历史评分数据代码
4分钟
8.18、推荐系统之统计推荐近期热门代码实战
5分钟
9.19、推荐系统之统计推荐优质商品统计代码
6分钟
10.20、推荐系统之统计推荐浏览次数统计代码
3分钟
03.
推荐系统第3章（10节）

1.21、推荐系统之统计推荐收藏次数统计代码
3分钟
2.22、推荐系统之统计推荐各类别商品Top统计
2分钟
3.23、推荐系统之统计推荐增量代码讲解
7分钟
4.24、推荐系统之Binlog讲解
7分钟
5.25、推荐系统之Binlog使用以及查看
4分钟
6.26、推荐系统之Canal讲解
4分钟
7.27、推荐系统之Cannal安装及整合Kafka实战
11分钟
8.28、Alink项目构建和私有仓库服务构建
6分钟
9.29、Alink数据导入之内存数据源编码
6分钟
10.30、Alink数据导入之kafka数据源实战
8分钟
04.
推荐系统第4章（10节）

1.31、Alink文本处理之分词实战
7分钟
2.32、Alink文本处理之停用词实战
8分钟
3.33、Alink文本处理之提取关键词实战
5分钟
4.34、Alink文本相似度
6分钟
5.35、商品相似度分析推荐代码编写1
14分钟
6.36、商品相似度分析推荐代码编写2
19分钟
7.37、ALS算法离线推荐代码编写
15分钟
8.38、实时推荐之商品相似度代码编写
20分钟
9.39、实时推荐之用户最近的N次评分商品代码
6分钟
10.40、实时推荐之推荐复杂计算代码编写1
10分钟
05.
推荐系统第5章（10节）

1.41、实时推荐之推荐复杂计算代码编写
21分钟
2.42、SpringBoot讲解及构建web应用
12分钟
3.43、推荐系统之Spring Cloud注册中心构建
6分钟
4.44、推荐系统之查询接口服务构建
5分钟
5.45、推荐系统之数据收集服务代码编写实战
12分钟
6.46、推荐系统之前端Vue项目构建
10分钟
7.47、Vue整合Vue-resource实现动态加载
15分钟
8.48、推荐系统之MongoDB环境构建
3分钟
9.49、推荐系统之Redis环境构建
4分钟
10.50、推荐系统之MongoDB工具类代码讲解
8分钟
06.
推荐系统第6章（10节）

1.51、推荐系统之Redis工具类代码讲解
4分钟
2.52、推荐系统之日期工具类代码编写
2分钟
3.53、推荐系统之Map工具类代码编写
5分钟
4.54、推荐系统之Hbase环境构建
13分钟
5.55、推荐系统之Hbase工具类代码讲解
8分钟
6.56、推荐系统之数据转换服务讲解
4分钟
7.57、推荐系统之反射技术同步业务数据工具
6分钟
8.58、后端管理系统Vue+ElmentUI代码讲解
8分钟
9.59、推荐系统后端接口服务代码讲解1
6分钟
10.60、推荐系统后端接口服务代码讲解2
20分钟