推薦系統【煉數成金】未完
推薦系統所涉及到的知識：
電子商務業務知識
網站架構和運營
機器學習演算法，數學建模
大資料計算平臺
推薦系統核心困難：
符合業務場景的高精度推薦演算法
大資料處理
實時性
分析購物欄、點選資料、實時推送
參考書
左很好某一章學的很好就是大牛了，右簡單一點
這個書很好
推薦系統節能涉及的常見演算法
聚類
關聯模式挖掘
大規模矩陣計算
文字挖掘
複雜網路和圖論演算法
推薦系統實現可能涉及到的IT技術
關係型資料庫和SQL
Hadoop和map_reduce程式設計
spark,storm等基於記憶體的快速計算平臺
mahout、mllib等機器學習演算法庫
Neo4j等圖資料庫或其他NoSQL類資料庫
其它實現工具
資料間關聯性比較強的不適合用map-reduce
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