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作为一名程序员，当你的职业出现以下特点：重复性高、复杂度低、专业性弱，随时被替换的可能性就会大大增加随着大数据的火爆发展，很多转行人士直指大数据岗位。唯有跟上时代的脚步，不断提升自己的知识技能，才能避免遭遇移动浪潮的洗牌，在职场中脱颖而出。

诚然，一年一度的金九银十即将来临，很多同学全都在备战此次跳槽涨薪进大厂的机会，不过想要入职大厂可谓是千军万马过独木桥，竞争非常激烈啊！

面对激烈竞争，如何用一技之长在面试官眼中脱颖而出显得尤为重要。

就此，我们在全网最新整理出一线大厂推荐系统实战视频，分享整体架构最优思路、流程，详细分析lFM模型、FM、DSSM等源码，在推荐系统实现过程中，针对用户和物品采用多策略方式，并对推荐模型深度融合和评估，实现多路召回以及权重动态分配（附带项目代码），真正的提升推荐效果。

通过对推荐系统架构的整体规划，深入了解推荐算法的整套原理，以项目实战案例贯穿，实现基于Hadoop的协同过滤和聚类，充分展示大数据中模型和Hadoop的结合。

同时，在原有基础上横向与纵向深度剖析分类问题、离散特征、权重动态分配、模型融合，模型的评价，以及多路召回融合的实施，循序渐进的方式学习模型在实际工作中的使用优化，打破进阶屏障！

以及我还整理几套大厂面试真题（含答案）+论文，也分享给大家，供大家参考！！

目前由于工作需要，这份教程我本人也在学习中，虽然已经从事这个行业多年，再看这份教程的时候，仍然可以查漏补缺，收获满满。我相信不管是大数据入门，还是已经具备了一定的工作经验，这份学习资料，都值得你去认真学习研究。

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相信通过本资料的学习，你一定会受益匪浅。知识改变命运，技能改变生活！！

（添加小助理人数较多，请耐心等待）