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基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统

2021-11-30 13:47| 发布者: 仙豆| 查看: 1922| 评论: 0|原作者: 仙豆

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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。



开发工具为:
IDEA、WebStorm
Alink1.4.0
MongoDB
Zookeeper
SpringCloud Finchley.SR2
Canal
Vue.js、Nodejs、ElementUI

课程亮点:
2.Alink算法技术框架
4.主流微服务后端系统
6.全方位个性化推荐
8.集成SpringCloud实现统一整合方案
10.支持海量数据的实时推荐
12.全程代码实操,提供全部代码和资料

课程大纲:
第一章 基础环境以及业务数据结构
1、推荐系统课程说明
2、推荐系统环境构建之Zookeeper
3、推荐系统环境构建之Hadoop环境构建
4、推荐系统环境构建之MySQL环境构建
5、推荐系统环境构建之Hive环境构建
6、推荐系统环境构建之Kafka环境构建
7、推荐系统之业务结构讲解以及表构建1
8、推荐系统之业务结构讲解以及表构建2
9、推荐系统之业务结构讲解以及表构建3
10、推荐系统之业务结构实体构建1
11、推荐系统之业务结构实体构建2
12、推荐系统之业务结构实体构建3

第二章 Flink实时统计推荐
13、推荐系统之操作日志结构讲解
14、推荐系统之Flink实时分析服务构建
15、推荐系统之推荐系统项目优化和整合
16、推荐系统之统计推荐历史热门代码实战讲解
17、推荐系统之统计推荐历史评分数据代码实战讲解
18、推荐系统之统计推荐近期热门代码实战讲解
19、推荐系统之统计推荐优质商品统计代码实战讲解
20、推荐系统之统计推荐浏览次数统计代码实战讲解
21、推荐系统之统计推荐收藏次数统计代码实战讲解
22、推荐系统之统计推荐各类别商品Top统计讲解
23、推荐系统之统计推荐增量代码讲解

第三章 数据实时同步以及Alink数据源实战
24、推荐系统之Binlog讲解
25、推荐系统之Binlog使用以及查看
26、推荐系统之Canal讲解
27、推荐系统之Cannal安装及整合Kafka实战
28、Alink项目构建和私有仓库服务构建
29、Alink数据导入之内存数据源编码
30、Alink数据导入之kafka数据源实战

第四章 Alink商品相似度分析实战
31、Alink文本处理之分词实战
32、Alink文本处理之停用词实战
33、Alink文本处理之提取关键词实战
34、Alink文本相似度
35、商品相似度分析推荐代码编写1
36、商品相似度分析推荐代码编写2

第五章 Alink离线推荐以及实时推荐实战
37、ALS算法离线推荐代码编写
38、实时推荐之商品相似度代码编写
39、实时推荐之用户最近的N次评分商品代码编写
40、实时推荐之推荐复杂计算代码编写1
41、实时推荐之推荐复杂计算代码编写2

第六章 数据转换、后端服务、前端服务实战
42、SpringBoot讲解及构建Web应用
43、推荐系统之Spring Cloud注册中心构建
44、推荐系统之查询接口服务构建
45、推荐系统之数据收集服务代码编写实战
46、推荐系统之前端Vue项目构建
47、推荐系统之Vue整合Vue-resource实
48、推荐系统之MongoDB环境构建
49、推荐系统之Redis环境构建
50、推荐系统之MongoDB工具类代码讲解
51、推荐系统之Redis工具类代码讲解
52、推荐系统之日期工具类代码编写
53、推荐系统之Map工具类代码编写
54、推荐系统之Hbase环境构建
55、推荐系统之Hbase工具类代码讲解
56、推荐系统之数据转换服务讲解
57、推荐系统之反射技术同步业务数据工具代码编写
58、推荐系统后端管理系统Vue+ElmentUI代
59、推荐系统后端接口服务代码讲解1
60、推荐系统后端接口服务代码讲解2

授课对象:
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

收获预期:
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。

讲师介绍:
友凡
多年移动互联网产品设计和开发经验,带领团队完成多个知名互联网产品,历任多家知名公司Java和大数据架构师,负责过多个大型Java和大数据系统的架构和开发。
精通Java、Go、Python、Hadoop、Storm、Spark、Docker、NoSQL等语言和大数据技术,对分布式、高并发、高可用、微服务、缓存、虚拟化、海量数据处理有丰富的实战经验和解决方案。

IT一线行业8年实战经验,教程案例均来自真实工业界开发场景。

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006
课程现开始接受报名,报名方式

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咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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