ElasticSearch+Spark 构建高匹配度搜索服务+千人千面推荐系统
基于大众点评搜索以及推荐业务，从企业实际项目落地实践的角度出发，在使用SpringBoot加mybatis完成用户登录、注册、商家入驻以及结合前端模板搭建运营后台门店服务管理功
能后，借助ElasticSearch的最新版本ES7逐步迭代，完成高相关性进阶搜索服务，并基于spark mllib2.4.4构建个性化千人千面推荐系统。
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
另:
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第1章 课程导学【终于遇到你】
本章综合讲述了点评搜索推荐课程的项目业务背景，架构设计理念以及所需要用到的核心技
术能力。
1-1 课程导学 试看
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）
第2章 项目设计【项目需求到技术方案的完美执行过程】
本章中讲述了如何模拟现实情况中，点评搜索推荐项目从业务需求BRD到产品需求PRD，最终
到技术方案选型，架构设计及技术落地的整个过程。
2-1 项目设计---业务需求
2-2 项目设计---技术分解&模块设计 试看
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
第3章 项目基础搭建【业务系统之基础能力】
本章中使用了SpringBoot加Mybatis框架完成基础项目能力建设，并加装通用返回值，异常
处理，页面请求资源等处理方式完善业务系统的基础能力建设。
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
第4章 基础服务之用户，运营，商户能力建设【业务系统主体实现】
本章中，将项目中业务系统能力划分为C端用户层和运营后台管理层，建设了面向用户的登
录注册服务与面向运营配置后台的统一权限管理，并建设了一套点评商户入驻体系的流程。
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
第5章 基础服务之品类，门店能力建设【业务系统主体实现】
本章中，将扩展运营后台能力，把品类服务与开店能力加入运营后台，完成点评所有基础业
务能力建设。
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
第6章 点评门店搜索推荐1.0时代【搜索业务初体验】
本章中，将使用业务系统与数据库的能力，建设关键词搜索与多条件筛选聚合过滤的二次搜
索能力，并结合LBS地理围栏通过距离控制搜索排序，同时会优先将距离与评价好的商户门
店推荐给用户，完成点评门店搜索推荐架构1.0的能力。...
6-1 门店推荐V1.0接入（上） 试看
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
第7章 引入搜索引擎ElasticSearch7【分布式搜索引擎基础学习】
本章中，会讲解通过发现搜索1.0架构中的不足引入ElasticSearch7，并讲述了分布式搜索
引擎高效和可扩展性的基本原理，同时会介绍es的基础语法。
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
第8章 ElasticSearch7高端进阶【分布式搜索引擎进阶学习】
本章中，会结合开源数据TMDB，深入学习ES高级的数据导入，进阶的查询语句，多字段查询
，过滤排序，tf/idf bm25打分原理与自定义score打分实现，最后会闭环ES的学习。
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
第9章 重回点评，搜索2.0架构之数据接入【使用ES工具升级数据接入】
本章中，会带领大家学习并接入IK中文分词器，并且借助logstash-input-jdbc构建点评搜
索所需要的全量和增量索引。
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
第10章 重回点评，搜索2.0架构之搜索接入【使用ES升级点评搜索应用】
本章中将升级搜索接入层应用能力，将原本基于业务数据库的1.0搜索架构改成基于
ElasicSearch7为搜索引擎并通过RestApi方式接入项目的应用。
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
第11章 点评搜索进阶之相关性改造【相关性改造能力建设】
在本章中，通过发掘搜索2.0中的不足，结合定制化分词器，同义词扩展，词性相关性重塑
等多维度技术优化搜索算法。
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
第12章 点评搜索进阶之准实时性索引【准实时索引能力建设】
在本章中，通过发掘搜索2.0中的不足，结合定制化canal中间件的学习，完成了准实时索引
能力的建设。
12-1 canal索引构建进阶（1）
12-2 canal索引构建进阶（2）
12-3 canal索引构建进阶（3）
12-4 canal索引构建进阶（4）
12-5 canal索引构建进阶（5）
12-6 canal索引构建进阶（6）
12-7 canal自定义接入（1）
12-8 canal自定义接入（2）
12-9 canal自定义接入（3）
12-10 canal自定义接入（4）
12-11 搜索课程总结
12-12 【阶段总结】准实时索引能力建设
12-13 【勤于思考，夯实学习成果】准实时索引建设习题
第13章 点评推荐2.0架构进阶【基于spark mllib的机器学习推荐算法】
本章中，将通过发掘点评推荐1.0架构中的不足，改造推荐体系，定义了个性化召回算法和
个性化排序算法的分层推荐模型完成了千人千面的推荐架构设计。
13-1 推荐原理（上）
13-2 推荐原理（下）
13-3 推荐系统架构
13-4 个性化召回als算法原理讲解
13-5 个性化排序lr算法原理讲解
13-6 spark原理讲解
13-7 als算法实现（上）
13-8 als算法实现（中）
13-9 als算法实现（下）
13-10 lr算法实现（上）
13-11 lr算法实现（中）
13-12 lr算法实现（下）
13-13 点评推荐接入（上）
13-14 点评推荐接入（下）
13-15 课程总结
13-16 【阶段总结】推荐系统总结
本课程已完结
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( A20190523-0239 )
