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通過對推薦系統(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)同過濾和聚類，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問題、離散特征、權(quán)重動態(tài)分配、模型融合，模型的評價(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！

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