周末休息整理B站項(xiàng)目過(guò)于敏感，2h后刪！

上次是誰(shuí)要開(kāi)源項(xiàng)目了，我?guī)湍阏砗美病?/span>

這是我目前見(jiàn)過(guò)最好的推薦項(xiàng)目產(chǎn)品。功能完整，代碼結(jié)構(gòu)清晰。值得推薦

近有不少粉絲在后臺(tái)留言，希望我們多增加一些推薦項(xiàng)目。目前自學(xué)抓不到重點(diǎn)，沒(méi)有大廠實(shí)操項(xiàng)目傍身，面試屢屢受挫。一番折騰下來(lái)，毫無(wú)頭緒，學(xué)習(xí)效果自然是大打折扣。而網(wǎng)上很多教程也比較碎片。

究于此，我們團(tuán)隊(duì)在全網(wǎng)搜羅一整套《推薦系統(tǒng)架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型深度融合、模型評(píng)估、模型與大數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)戰(zhàn)》等學(xué)習(xí)資料，以求幫助大家擺脫困境，幫你輕松搞定推薦系統(tǒng)，輕松提升推薦算法核心競(jìng)能力。

通過(guò)對(duì)推薦系統(tǒng)架構(gòu)的整體規(guī)劃，深入了解推薦算法的整套原理，以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例貫穿，實(shí)現(xiàn)基于Hadoop的協(xié)同過(guò)濾和聚類(lèi)，充分展示大數(shù)據(jù)中模型和Hadoop的結(jié)合。

同時(shí)，在原有基礎(chǔ)上橫向與縱向深度剖析分類(lèi)問(wèn)題、離散特征、權(quán)重動(dòng)態(tài)分配、模型融合，模型的評(píng)價(jià)，以及多路召回融合的實(shí)施，循序漸進(jìn)的方式學(xué)習(xí)模型在實(shí)際工作中的使用優(yōu)化，打破進(jìn)階屏障！

以及我還整理幾套大廠面試真題（含答案）+推薦架構(gòu)論文，也分享給大家，供大家學(xué)習(xí)?。?/span>

目前由于工作需要，我也在學(xué)習(xí)這套資料，越學(xué)越覺(jué)得這套資料的博大精深和微言大義，實(shí)在從中受益良多，所以推薦給大家。

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相信通過(guò)本資料的學(xué)習(xí)，你一定會(huì)受益匪淺。知識(shí)改變命運(yùn)，技能改變生活?。?/span>

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