基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统
『课程介绍』:
本课程基于真实的大型电商系统场景下讲解的用户画像系统，本系统采用第四代计算引擎Flink，同时采用微服务架构Spring Boot+Spring Cloud 架构 ，前端采用Vue.js+Node.js架构，完全符合目前企业级的使用标准。
『课程目录』:
课时 1 : 课程介绍
课时 2 : 项目价值说明
课时 3 : 项目架构讲解
课时 4 : 数据来源说明
课时 5 : 静态信息和动态信息说明
课时 6 : 用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
课时 7 : 用户画像之flink画像分析模块项目构建,
课时 8 : 用户画像之hadoop环境搭建
课时 9 : 用户画像之hbase环境搭建
课时 10 : 用户画像之mongo环境搭建
课时 11 : 用户画像之年代标签代码编写1
课时 12 : 用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
课时 13 : 用户画像之年代群体数量统计代码编写1
课时 14 : 用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
课时 15 : 用户画像之手机运营商标签代码编写15 x( re2 C6 R# m- x
课时 16 : 用户画像之手机运营商标签代码编写2
课时 17 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写1' k+ c: o% `: K0 \5 h' l% \1 ]
课时 18 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写2/ W4 P" o; I7 yC) R
课时 19 : 用户画像之还原真实消费信息表结构定义. t+ w/ ?: x% C
课时 20 : 用户画像之败家指数计算规则定义
课时 21 : 用户画像之败家指数代码编写1" _5 F9 i% `3 v& sO6 Q9 Q
课时 22 : 用户画像之败家指数代码编写2
课时 23 : 用户画像之败家指数代码编写3; a0 Pm! A$ A- R6 o, i% M& e
课时 24 : 用户画像之败家指数代码编写4# L. V! Z* y3 W2 U2 N
课时 25 : 用户画像之败家指数代码编写5
课时 26 : 用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写& c% j' I5 O: q8 |% J% y
课时 27 : 用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写
课时 28 : 用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
课时 29 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写1. ^; }3 N( }`6 n
课时 30 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心补充
课时 31 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写, L, i7 |7 S! W/ ^" lr1 h' z
课时 32 : 用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写' s5 q, W- P( q
课时 33 : 用户画像之kafka环境搭建$ x$ |2 T, U- {$ ~
课时 34 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1, U- x% P0 O: H:
课时 35 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写20 k2 S8 A1 f; m7 S
课时 36 : 用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
课时 37 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写25 F3 }: B9 T& K5 X
课时 38 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写3/ j* G9 Y, j5 @E6 K( ^4 k7 X
课时 39 : 用户画像之实时终端偏好代码编写1
课时 40 : 用户画像之实时终端偏好代码编写2
课时 41 : 用户画像之实时终端偏好代码编写3
课时 42 : 用户画像之flume环境搭建
课时 43 : 用户画像之梯度下降法大白话讲解
课时 44 : 用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法1 o0 q$ S2 g2 ZQ0 d
课时 45 : 用户画像之java实现逻辑回归算法. I6 r3 a/ [: E" A1 X
课时 46 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1
课时 47 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2
课时 48 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写18 _2 M; |0 H" J3 Z
课时 49 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2
课时 50 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3
课时 51 : 用户画像之kmeans原理讲解
课时 52 : 用户画像之java实现kmeans代码编写; I" b5 n" r; _& D7 s( W4 {
课时 53 : 53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1) {0 w5 r+ B$ l$ \
课时 54 : 54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2
课时 55 : 55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3
课时 56 : 56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4
课时 57 : 57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写13 a+ g7 z- x7 S( P+ y6 J+ y
课时 58 : 58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2! N6 `# v0 \$ G! ^0 P& v$ v
课时 59 : 59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3& B2 K" f+ \" j6 g3 [# k
课时 60 : 60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4
课时 61 : 61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5
课时 62 : 62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1
课时 63 : 63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2
课时 64 : 64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写35 Tn_: N# `8 a4 r" f! ^
课时 65 : 65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4; L1 ~+ O' U2 ^0 ?
课时 66 : 66、用户画像之消费水平标签代码编写1& G& m' C$ I4 O# _' ^9 p
课时 67 : 67、用户画像之消费水平标签代码编写24 {$ J1 f- A# F$ U4 N& z! [
课时 68 : 68、用户画像之消费水平标签代码编写3! [! S% [* S$ T; ]/ z5 u
课时 69 : 69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解5 i6 T: T( w7 g0 p3 O# o! R# n' Q
课时 70 : 70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写0 A5 U" Y0 d, ?4 f6 y: [# ~
课时 71 : 71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
课时 72 : 72、用户画像之接口查询服务构建: G! [' _( U# ]: i
课时 73 : 73、用户画像之年代接口代码编写9 ^, k% H' W1 m/ k2 j
课时 74 : 74、用户画像之前端查询服务构建
课时 75 : 75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写5 p$ y5 T9 X2 q( v1 }8 A
课时 76 : 76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写25 `7 ?3 d" v: }$ Z$ H
课时 77 : 77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写. Uq$ [* x* v9 T- L& |
课时 78 : 78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
课时 79 : 79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写) b! G/ l+ Z' T8 ^! C
课时 80 : 80、用户画像之数据接口重构代码编写5 r) W$ `. c+ z
课时 81 : 81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写p, O& f0 i$ `+ L6 ^
课时 82 : 82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1' z" Q4 f. F; q9 F" p: J6 S
课时 83 : 83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2
课时 84 : 84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3
课时 85 : 85、用户画像之vue.js配置路由代码编写$ y* s! y2 P) m/ `
课时 86 : 86、用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示: u; g" K1 @2 e; P- r5 G8 M6 b
课时 87 : 87、用户画像之TF-IDF通俗讲解
课时 88 : 88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
课时 89 : 89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1
课时 90 : 90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写29 q* S% U+ l1 @+ L# ?
课时 91 : 91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1$ x. S! O) f0 }- G& V6 L
课时 92 : 92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写23 m0 c9 e5 I5 O8 _' {" j
课时 93 : 93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写1
课时 94 : 94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写2
课时 95 : 95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写3
课时 96 : 96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写41 {4 L, q1 c' \, a
课时 97 : 97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
课时 98 : 98、用户画像之全部标签接口代码编写
课时 99 : 99、用户画像之前端标签查询服务代码编写
课时 100 : 100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1# @& t4 H. v1 g) a! m& ^3 l
课时 101 : 101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示4 {u6 R$ e2 Z
课时 102 : 用户画像课程资料.rar
课时 103 : 用户画像课程最终代码.rar
下载地址：
资源下载地址和密码（百度云盘）：**** Hidden Message ***** 百度网盘信息回帖可见
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 谢谢分享~~ 基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 用户画像之接口服务 于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 [修改]
高级模式 基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 RE: 基于Flink流处理的动态实时亿级电商全端用户画像系统 [修改] 谢谢分享~~ 学习了学习了学习了:)