大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战

大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图算法电商系统商业系统技术机会数据案例方案设计技术选型基本概念搜索分析系统算法第章评估关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用，包括机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中，我们有机会实践R、Mahout、Solr、Elasticsearch、Hadoop、HBase、Hive、Flume、Kafka、Storm等系统。如前所述，本书最大的特色就是，从商业需求出发演变到合理的技术方案和实现，因此根据不同的应用场景、不同的数据集合、不同的进阶难度，我们为读者提供了反复温习和加深印象的机会。读书笔记读书笔记最近竟然用搜索引擎解决一切问题哈哈感觉有点跟大数据这个名字有点出入。什么是大数据，什么是机器学习，如何从业务角度深刻理解机器学习算法和实践大数据架构设计，这本书把这些内容通俗生动的描述出来，娓娓道来，引人入胜！五星好评！！！。在生产环境中也许不存在最优秀的架构模板，而是需要根据实际业务的需求，具体情况具体分析，找到最合适的路线。已阅毕。实用性很强，特别是搜索、个性推荐章节，涵盖各种场景，解决方案颇有指导意义。先说缺点，书中的代码和输出很乱。本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用，包括机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。全书介绍了一些主流些技术在商业项目中的应用，包括：机器学习中的分类、聚类和线性回归，搜索引擎，推荐系统，用户行为跟踪，架构设计的基本理念以及常用的消息和缓存机制。目录分析第1章方案设计和技术选型：分类第3章方案设计和技术选型：因变量连续的回归分析第2章方案设计和技术选型：聚类第一篇支持高效的运营第1章方案设计和技术选型：分类1.1分类的基本概念1.2分类任务的处理流程1.3算法：朴素贝叶斯和K最近邻1.4分类效果评估1.5相关软件：R和Mahout1.6案例实践1.7更多的思考第2章方案设计和技术选型：聚类2.1聚类的基本概念2.2算法：K均值和层次型聚类2.3聚类的效果评估2.4案例实践第3章方案设计和技术选型：因变量连续的回归分析3.1线性回归的基本概念3.2案例实践第二篇为顾客发现喜欢的商品：基础篇第4章方案设计和技术选型：搜索4.1搜索引擎的基本概念4.2搜索引擎的评估4.3为什么不是数据库4.4系统框架4.5常见的搜索引擎实现4.6案例实践第5章方案设计和技术选型：NoSQL和搜索的整合第6章方案设计和技术选型：查询分类和搜索的整合第7章方案设计和技术选型：个性化搜索第8章方案设计和技术选型：搜索分片第三篇为顾客发现喜欢的商品：高级篇第10章方案设计和技术选型：推荐第9章方案设计和技术选型：搜索提示第三篇为顾客发现喜欢的商品：高级篇第5章方案设计和技术选型：NoSQL和搜索的整合5.1问题分析5.2HBase简介5.3结合HBase和搜索引擎5.4案例实践第6章方案设计和技术选型：查询分类和搜索的整合6.1问题分析6.2结合分类器和搜索引擎6.3案例实践第7章方案设计和技术选型：个性化搜索7.1问题分析7.2结合用户画像和搜索引擎7.3案例实践第8章方案设计和技术选型：搜索分片8.1问题分析8.2利用搜索的分片机制8.3案例实践第9章方案设计和技术选型：搜索提示9.1问题分析9.2案例实践：基础方案9.3改进方案9.4案例实践：改进方案第10章方案设计和技术选型：推荐10.1推荐系统的基本概念10.2推荐的核心要素10.3推荐系统的分类10.4混合模型10.5系统架构10.6Mahout中的推荐算法10.7电商常见的推荐系统方案10.8案例实践第四篇获取数据，跟踪效果第11章方案设计和技术选型：行为跟踪11.1基本概念11.2使用谷歌分析11.3自行设计之Flume、HDFS和Hive的整合11.4自行设计之Flume、Kafka和Storm的整合11.5案例实践11.6更多的思考作者介绍同名作者介绍这是《大数据架构和算法