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ElasticSearch+Spark
构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统

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”

ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统

难度 中级 时长 21小时 学习人数 510 综合评分 10.00

ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统

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ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统
基于大众点评搜索以及推荐业务,从企业实际项目落地实践的角度出发,在使用SpringBoot加mybatis完成用户登录、注册、商家入驻以及结合前端模板搭建运营后台门店服务管理功能后,借助ElasticSearch的最新版本ES7逐步迭代,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。
龙虾三少

全栈工程师

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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

以“大众点评”项目为例,在具体场景中看清技术应用效果

“猜你喜欢”个性推荐
关键词+多条件筛选搜索
商家管理后台

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

环境参数

  • Java环境 JDK1.8
  • maven maven3.2
  • 数据库 mysql5.6
  • 开发工具 IDEA
  • Java框架版本 SpringBoot2.1.5
  • 搜索中间件 ElasticSearch7.3.0
  • 机器学习框架 Spark Mllib 2.4.4

万事俱备 只等你来

  • 小野生同学

    好评

    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!

  • 慕桂英8226620

    好评

    这是我看过的最容易看得进去的es课了,老师从最基础的业务着手,让我理清了许多盲点,干货很多,灰常满意~~~,看老师秒杀课有直播,这个课什么时候来呢,吼吼吼,期待喽

  • 慕粉152226940

    好评

    最近在搞ES,看到名字,就决定入手了,光看介绍就已经充满期待了。

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