ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+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”
龙虾三少

十年全栈研发架构经验,主攻后端java高性能集群。经历过天猫双十一巨峰流量历练,善于运用各项互联网中间件及系统设计技术为业务能力建设提供亿级流量的基础保障。擅长高性能分布式微服务建设,分片式任务调度,事务型消息队列,多级缓存设计,限流防刷策略等。

 
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 1-1 课程导学

  • 1-2 ***学前必读***(助你平稳踩坑,畅学无忧,课程学习与解决问题指南)

  • 2-1 项目设计---业务需求

  • 2-2 项目设计---技术分解&模块设计

  • 2-3 阶段小结

  • 2-4 【阶段总结】项目设计总结

  • 2-5 【勤于思考,夯实学习成果】项目设计课后习题

  • 3-1 开发工具介绍

  • 3-2 springboot web搭建

  • 3-3 service及mybatis接入(上)

  • 3-4 service及mybatis接入(下)

  • 3-5 通用返回和异常处理

  • 3-6 页面请求资源处理

  • 3-7 【阶段总结】项目基础搭建总结

  • 3-8 【勤于思考,夯实学习成果】项目基础搭建课后习题

  • 4-1 用户服务搭建(上)

  • 4-2 用户服务搭建(下)

  • 4-3 用户模块前端页面接入

  • 4-4 运营后台之metronic模版介绍

  • 4-5 运营后台管理员模块(上)

  • 4-6 运营后台管理员模块(下)

  • 4-7 运营后台首页模块

  • 4-8 商家入驻流程(1)

  • 4-9 商家入驻流程(2)

  • 4-10 商家入驻流程(3)

  • 4-11 商家入驻流程(4)

  • 4-12 【阶段总结】基础服务之用户,运营,商户能力建设总结

  • 4-13 【勤于思考,夯实学习成果】基础服务之用户,运营,商户能力建设习题

  • 5-1 品类管理服务(上)

  • 5-2 品类管理服务(中)

  • 5-3 品类管理服务(下)

  • 5-4 门店管理服务(上)

  • 5-5 门店管理服务(中)

  • 5-6 门店管理服务(下)

  • 5-7 【阶段总结】基础服务之品类,门店能力建设总结

  • 5-8 【勤于思考,夯实学习成果】基础服务之品类,门店能力建设习题

  • 6-1 门店推荐V1.0接入(上)

  • 6-2 门店推荐V1.0接入(中)

  • 6-3 门店推荐V1.0接入(下)

  • 6-4 门店搜索V1.0接入(1)

  • 6-5 门店搜索V1.0接入(2)

  • 6-6 门店搜索V1.0接入(3)

  • 6-7 门店搜索V1.0接入(4)

  • 6-8 【阶段总结】搜索推荐v1.0架构总结

  • 6-9 【勤于思考,夯实学习成果】搜索推荐v1.0架构习题

  • 7-1 本章目标

  • 7-2 搜索的本质及原理(上)

  • 7-3 搜索的本质及原理(下)

  • 7-4 ElasticSearch及Kibana环境搭建

  • 7-5 分布式搜索引擎的原理(上)

  • 7-6 分布式搜索引擎的原理(中)

  • 7-7 分布式搜索引擎的原理(下)

  • 7-8 ES基础语法(上)

  • 7-9 ES基础语法(中)

  • 7-10 ES基础语法(下)

  • 7-11 ES高级查询语法

  • 7-12 ES字段类型

  • 7-13 【阶段总结】ES基础总结之原理&环境

  • 7-14 【阶段总结】ES基础语法之索引&基础查询

  • 7-15 【阶段总结】ES基础语法之进阶基础查询&field类型

  • 7-16 【勤于思考,夯实学习成果】ES基础习题

  • 8-1 tmdb介绍

  • 8-2 tmdb索引创建(上)

  • 8-3 tmdb索引创建(下)

  • 8-4 tmdb文档导入

  • 8-5 查询语句进阶(1)

  • 8-6 查询语句进阶(2)

  • 8-7 查询语句进阶(3)

  • 8-8 查询语句进阶(4)

  • 8-9 查询语句进阶(5)

  • 8-10 查询语句进阶(6)

  • 8-11 多字段查询进阶(1)

  • 8-12 多字段查询进阶(2)

  • 8-13 多字段查询进阶(3)

  • 8-14 多字段查询进阶(4)

  • 8-15 过滤与排序

  • 8-16 自定义score计算(上)

  • 8-17 自定义score计算(下)

  • 8-18 【阶段总结】ES进阶之构建试验

  • 8-19 【阶段总结】ES进阶之多字段查询

  • 8-20 【阶段总结】ES进阶之自定义排序

  • 8-21 【勤于思考,夯实学习成果】ES进阶之课后思考题

  • 9-1 IK分词器构建(1)

  • 9-2 IK分词器构建(2)

  • 9-3 IK分词器构建(3)

  • 9-4 IK分词器构建(4)

  • 9-5 IK分词器构建(5)

  • 9-6 门店索引构建(上)

  • 9-7 门店索引构建(下)

  • 9-8 logstash-input-jdbc构建索引(1)

  • 9-9 logstash-input-jdbc构建索引(2)

  • 9-10 logstash-input-jdbc构建索引(3)

  • 9-11 logstash-input-jdbc构建索引(4)

  • 9-12 【阶段总结】使用ES工具升级数据接入-IK中文分词器

  • 9-13 【阶段总结】使用ES工具升级数据接入-索引构建

  • 9-14 【勤于思考,夯实学习成果】使用ES工具升级数据接入-习题

  • 10-1 门店搜索(1)

  • 10-2 门店搜索(2)

  • 10-3 门店搜索(3)

  • 10-4 门店搜索(4)

  • 10-5 java搜索接入(1)

  • 10-6 java搜索接入(2)

  • 10-7 java搜索接入(3)

  • 10-8 java搜索接入(4)

  • 10-9 java搜索接入(5)

  • 10-10 java搜索接入(6)

  • 10-11 java搜索接入(7)

  • 10-12 遗留问题

  • 10-13 【阶段总结】搜索2.0架构之搜索接入之基本调试

  • 10-14 【阶段总结】搜索2.0架构之搜索接入之java接入

  • 10-15 【勤于思考,夯实学习成果】搜索2.0架构之搜索接入

  • 11-1 定制化分词器之扩展词库(上)

  • 11-2 定制化分词器之扩展词库(下)

  • 11-3 同义词扩展

  • 11-4 相关性重塑(上)

  • 11-5 相关性重塑(中)

  • 11-6 相关性重塑(下)

  • 11-7 【阶段总结】点评搜索进阶之相关性改造总结

  • 11-8 【勤于思考,夯实学习成果】点评搜索进阶之相关性改造习题

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

迭代

“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

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