ES7+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统
龙虾三少 | 系统架构师
搜索、推荐服务是很多企业的刚需,能开发搜索、推荐服务的人才更是企业的“刚需”
¥348
基于大众点评搜索以及推荐业务,使用SpringBoot加mybatis结合前端模板搭建运营后台门店管理功能,借助ElasticSearch的最新版本ES7,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。
集结新版热门技术,解决长久热点问题-“相关性搜索+个性化推荐”
无论电商还是信息服务类业务,搜索和推荐都是始终要面对的问题,能解决好这类问题的工程师也将“价格不菲”
Java SpringBoot 2.15版本
基础业务服务
以“大众点评”为案例
搭建点评后台管理系统
维护商户服务的业务数据
ElasticSearch 7.x版本
搜索引擎服务
分布式站内搜索引擎
实现高相关性匹配
发现用户深层需求
Spark MLlib 2.x版本
机器学习推荐
召回及排序算法
实现门店推荐服务
提升浏览点击率和交易转化率
“迭代式”开发与讲解:一个高相关性分布式搜索引擎的打造过程
从零到项目成型,实现功能的基础上进行多次重构、迭代、调优,让你真实看到技术升级的好处
基础项目搭建
用户模型建设
运营后台建设
商户模型建设
服务模型建设
门店模型建设
使用业务系统与数据库
搭建搜索V1.0架构
-基于Lbs+关键字查询数据
实现关键词搜索
多条件筛选过滤搜索
使用ElasticSearch 7
搭建搜索V2.0架构
-基于logstash-input-jdbc 自动导入
建立全量及时间戳增量的索引
-基于canal准实时解析Binlog
建立准实时索引
-基于ElasticSearch提供的分词,索引,搜索,自定义排序模型
建立点评搜索模型
-基于扩展词库,同义词,词性识别
完成相关性搜索高阶能力
“千人千面推荐系统” 初探与扩展
带你初探“千人千面”,让你相对容易的入门,讲师会长期维护本课程,后续将为你扩展更多内容
Spark MLlib机器学习
推荐v2.0架构
发掘改造推荐1.0架构中的不足
实现ALS推荐召回算法
LR推荐排序算法
完成个性化的千人千面推荐
推荐系统扩展
(后续随课更新)
使用协同过滤完成个性化召回及GBDT个性化排序算法
介绍用户画像,商品画像模型
引入LTR(learning to rank)的机器学习排序模型
包括但不限于以上几点,还有更多扩展哦!
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
课程服务
课程讲师
龙虾三少
系统架构师
十年全栈研发架构经验,主攻后端java高性能集群。经历过天猫双十一巨峰流量历练,善于运用各项互联网中间件及系统设计技术为业务能力建设提供亿级流量的基础保障。擅长高性能分布式微服务建设,分片式任务调度,事务型消息队列,多级缓存设计,限流防刷策略等。
评价评分9.99
大四学生党,之前买了老师的秒杀课,非常精彩,学到了许多高并发的干货,已然路转粉!!!这次新课立马出手,相比大学老师照着PPT念理论,老师的课程讲解非常细腻,一步步带着实操,而且最最重要的,群里回答问题很活跃,每天刷群都能学到很多,支持三少!墙裂推荐!
12-14
课程全部学习完了,作为一个搜索推荐的后端开发人员来说真的是太棒了吧,老师真的是非常的用心,知识由浅入深从开始到为后面的方案架构优化转型做了铺垫,还带我们分析中间件的算法实现,让我们不仅知其然还知其所以然。本以为只是框架和一些中间件的基本使用满足日常的需求就OK了,没想到这么多干货,非常感谢老师!
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通俗易懂
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10-10
大四学生党,之前买了老师的秒杀课,非常精彩,学到了许多高并发的干货,已然路转粉!!!这次新课立马出手,相比大学老师照着PPT念理论,老师的课程讲解非常细腻,一步步带着实操,而且最最重要的,群里回答问题很活跃,每天刷群都能学到很多,支持三少!墙裂推荐!
讲师回复
感谢同学对三少的支持,java开发是一个很庞大的研发体系,不仅要掌握面向c端业务系统的研发能力,还要学习运营后台的管理系统的建设,同时作为信息流的产品,精准的搜索和推荐的能力也是必不可少的一环。初期的学习需要庞大的知识体系做支持,因此需要广加涉猎,祝愿每天有进步~
12-14
课程全部学习完了,作为一个搜索推荐的后端开发人员来说真的是太棒了吧,老师真的是非常的用心,知识由浅入深从开始到为后面的方案架构优化转型做了铺垫,还带我们分析中间件的算法实现,让我们不仅知其然还知其所以然。本以为只是框架和一些中间件的基本使用满足日常的需求就OK了,没想到这么多干货,非常感谢老师!
01-30
老师讲的所有课程免费的收费的我都买了都听了 这一年成长和收获非常的大。从思维部署架构到实际操作 老师讲的很好。 我自己也挺努力。 最近疫情严重,在家没事,听完了elasticsearch这套课程 外面出阳光里。疫情也会过去的。 谢谢老师
11-21
首先感觉老师讲的非常好。 作为今年已经毕业的应届生。找到了关于es开发的工作。es已经用的很多了。 但是对spark mllib没有接触过。老师开的这门课程非常合适提升自己。
讲师回复
感谢同学对三少的支持,期待我的课程可以给你更多的学习知识与经验
10-27
老师真的讲的太好了,全是干货。老师的讲课风格对我这种大三的学生来说太有用了,整个编程的思路都感觉得到了升华。期待老师接下来的其它课程,一定会大力支持。
讲师回复
感谢同学对三少的支持,三少的课程秉承零门槛入课,同时实战深入知识点细节,让同学掌握课程知识内容的同时有更多的思考深度和空间,期待技术大进~
09-21
如果说这是一门好课,体现不了这门课程的价值,因为慕课网的课大多都挺好的,但着实是我买的几十门课程里,收获最多的之一,感谢老师的分享!
11-12
三少老师的课干货满满,听了前一门课,果断购入,根据老师的思路和代码加入我的项目,一下子感觉质的飞越,希望老师后续能多出些互联网比较流行的新技术课程,非常期待!
讲师回复
感谢同学对三少的肯定和支持,互联网的学习教育是一个持久的过程,就算今天投入巨大的时间去收获内容也有可能一年后被逐步替代,因此互联网的技术人员必须具备持续学习,更新技能的能力~
10-11
从spring boot免费课程到秒杀课程一路走过来,很喜欢三少老师的讲课风格,干货满满,讲课不拖泥带水,出了这门课毫不犹豫买了,期待老师的干货。
讲师回复
感谢同学对三少的支持,为了方便同学更加全貌的看到课程的知识结构脉络,梳理了课程的知识结构体系图,如下
同时也欢迎同学在学习中遇到问题在群里多交流,老师会第一时间回复问题
10-20
理论性可以。但是代码就直接打。没接触过spark哪里知道啥意思,而且代码实战性很弱,给的数据集做的模型里做出来的分数都是一样的。根本不能很好的用来当模型。无法检测LR算法和GBTC算法的推荐的正确性
10-08
讲课思路清晰,收获满满,强推。 谢谢老师的授课~也希望有一天可以达到三少老师的高度。
04-08
版本无更新,反馈过慢。挂在市场上卖的视频,请紧跟时代!
08-14
入门级,太基础了,工作两年以上建议不要看了
07-23
内容挺好,就是这个资料为啥不分开上传,啥资料都没有,正好要第八章的资料,我只想要几m的数据,却要下载2G多,网盘限速要下载6个小时,我只能开了一个网盘的会员,就为了那几M的资料,也没替我们考虑过。唉
03-30
到21年3月为止跟进了三少的所有课程。。(* ̄︶ ̄)
01-11
看了3章内容,老师对细节比如需求分析,环境搭建等都做了详细的讲解,很不错。
07-23
对于实际项目开发有一定的参考价值。但是对于没有机器学习基础和ES基础的来说,还是有点吃力的
06-11
刚开始看,是因为elasticsearch 来的,但是看到了千人千面,使我的知识面得到了扩宽
05-15
前面讲得详细非常棒,对于我们新手来说是一次复习的过程,加深印象。
05-05
干货满满,就是前面web业务流程搭建过程感觉讲的太细了 有点拖节奏,后面的ES和spark真的干货满满,这是我迄今买过最扎实的一门课程。
讲师回复
感谢同学的肯定,为了照顾不同情况的学员,考虑学习难度坡度不宜太陡,所以前面的web业务流程稍微细致了些。同学很厉害,如果这部分对同学来说有些拖沓可以考虑跳着挑重点观看。
03-12
讲的可以,逻辑清晰,这都没问题,但是回答别人的问题的时候,太过于敷衍了事,这个我就很不舒服了。
高性能数据存储必学
实战个性化搜索&推荐系统
岗位突破突破瓶颈,迈向高级开发
搜索力求千人千面,基础万变不离其宗
架构师进阶必备
个性化推荐实践之路
问答专区
讲师提供答疑服务,帮助大家扫除学习障碍,达成学习效果
源码开放
课程提供全部源码,你可以自行修改、优化
教辅材料
讲师提供各种原创学习资料,帮助消化课程知识,扩展技术视野
Git代码存储
所有项目源码都通过Git方式托管及下载
10-10