作为大数据基础应用的延伸，推荐系统企业工程实践项目是建立在用户画像项目之上的。旨在让学生学习构建企业级推荐系统的基本思想，并深入讲解推荐系统中最重要的两个环节recall和Sorting，每个环节都介绍了基于Spark-Mllib的相关算法
比如召回层ItemCF、ALS双向召回算法，融合排序层引入GBDT+LR。在理解算法的同时，我们更注重实际工程。我们将从原始数据的特征提取和转换、算法模型设计到编程实现进行深入讲解。
同时给出算法模型跨平台部署方案的实际案例，让学生了解算法模型在实际项目中如何部署和使用。
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