章節目錄：
第1章 課程導學【終於遇到你】
本章綜合講述了點評搜索推薦課程的項目業務背景，架構設計理念以及所需要用到的核心技
術能力。
1-1 課程導學 試看
1-2 ***學前必讀***（助你平穩踩坑，暢學無憂，課程學習與解決問題指南）
第2章 項目設計【項目需求到技術方案的完美執行過程】
本章中講述了如何模擬現實情況中，點評搜索推薦項目從業務需求BRD到產品需求PRD，最終
到技術方案選型，架構設計及技術落地的整個過程。
2-1 項目設計---業務需求
2-2 項目設計---技術分解&模塊設計 試看
2-3 階段小結
2-4 【階段總結】項目設計總結
2-5 【勤於思考，夯實學習成果】項目設計課后習題
第3章 項目基礎搭建【業務系統之基礎能力】
本章中使用了SpringBoot加Mybatis框架完成基礎項目能力建設，並加裝通用返回值，異常
處理，頁面請求資源等處理方式完善業務系統的基礎能力建設。
3-1 開發工具介紹
3-2 springboot web搭建
3-3 service及mybatis接入（上）
3-4 service及mybatis接入（下）
3-5 通用返回和異常處理
3-6 頁面請求資源處理
3-7 【階段總結】項目基礎搭建總結
3-8 【勤於思考，夯實學習成果】項目基礎搭建課后習題
第4章 基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設【業務系統主體實現】
本章中，將項目中業務系統能力划分為C端用戶層和運營后台管理層，建設了面向用戶的登
錄注冊服務與面向運營配置后台的統一權限管理，並建設了一套點評商戶入駐體系的流程。
4-1 用戶服務搭建（上）
4-2 用戶服務搭建（下）
4-3 用戶模塊前端頁面接入
4-4 運營后台之metronic模版介紹
4-5 運營后台管理員模塊（上）
4-6 運營后台管理員模塊（下）
4-7 運營后台首頁模塊
4-8 商家入駐流程（1）
4-9 商家入駐流程（2）
4-10 商家入駐流程（3）
4-11 商家入駐流程（4）
4-12 【階段總結】基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設總結
4-13 【勤於思考，夯實學習成果】基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設習題
第5章 基礎服務之品類，門店能力建設【業務系統主體實現】
本章中，將擴展運營后台能力，把品類服務與開店能力加入運營后台，完成點評所有基礎業
務能力建設。
5-1 品類管理服務（上）
5-2 品類管理服務（中）
5-3 品類管理服務（下）
5-4 門店管理服務（上）
5-5 門店管理服務（中）
5-6 門店管理服務（下）
5-7 【階段總結】基礎服務之品類，門店能力建設總結
5-8 【勤於思考，夯實學習成果】基礎服務之品類，門店能力建設習題
第6章 點評門店搜索推薦1.0時代【搜索業務初體驗】
本章中，將使用業務系統與數據庫的能力，建設關鍵詞搜索與多條件篩選聚合過濾的二次搜
索能力，並結合LBS地理圍欄通過距離控制搜索排序，同時會優先將距離與評價好的商戶門
店推薦給用戶，完成點評門店搜索推薦架構1.0的能力。...
6-1 門店推薦V1.0接入（上） 試看
6-2 門店推薦V1.0接入（中）
6-3 門店推薦V1.0接入（下）
6-4 門店搜索V1.0接入（1）
6-5 門店搜索V1.0接入（2）
6-6 門店搜索V1.0接入（3）
6-7 門店搜索V1.0接入（4）
6-8 【階段總結】搜索推薦v1.0架構總結
6-9 【勤於思考，夯實學習成果】搜索推薦v1.0架構習題
第7章 引入搜索引擎ElasticSearch7【分布式搜索引擎基礎學習】
本章中，會講解通過發現搜索1.0架構中的不足引入ElasticSearch7，並講述了分布式搜索
引擎高效和可擴展性的基本原理，同時會介紹es的基礎語法。
7-1 本章目標
7-2 搜索的本質及原理（上）
7-3 搜索的本質及原理（下）
7-4 ElasticSearch及Kibana環境搭建
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基礎語法（上）
7-9 ES基礎語法（中）
7-10 ES基礎語法（下）
7-11 ES高級查詢語法
7-12 ES字段類型
7-13 【階段總結】ES基礎總結之原理&環境
7-14 【階段總結】ES基礎語法之索引&基礎查詢
7-15 【階段總結】ES基礎語法之進階基礎查詢&field類型
7-16 【勤於思考，夯實學習成果】ES基礎習題
第8章 ElasticSearch7高端進階【分布式搜索引擎進階學習】
本章中，會結合開源數據TMDB，深入學習ES高級的數據導入，進階的查詢語句，多字段查詢
，過濾排序，tf/idf bm25打分原理與自定義score打分實現，最后會閉環ES的學習。
8-1 tmdb介紹
8-2 tmdb索引創建（上）
8-3 tmdb索引創建（下）
8-4 tmdb文檔導入
8-5 查詢語句進階（1）
8-6 查詢語句進階（2）
8-7 查詢語句進階（3）
8-8 查詢語句進階（4）
8-9 查詢語句進階（5）
8-10 查詢語句進階（6）
8-11 多字段查詢進階（1）
8-12 多字段查詢進階（2）
8-13 多字段查詢進階（3）
8-14 多字段查詢進階（4）
8-15 過濾與排序
8-16 自定義score計算（上）
8-17 自定義score計算（下）
8-18 【階段總結】ES進階之構建試驗
8-19 【階段總結】ES進階之多字段查詢
8-20 【階段總結】ES進階之自定義排序
8-21 【勤於思考，夯實學習成果】ES進階之課后思考題
第9章 重回點評，搜索2.0架構之數據接入【使用ES工具升級數據接入】
本章中，會帶領大家學習並接入IK中文分詞器，並且借助logstash-input-jdbc構建點評搜
索所需要的全量和增量索引。
9-1 IK分詞器構建（1）
9-2 IK分詞器構建（2）
9-3 IK分詞器構建（3）
9-4 IK分詞器構建（4）
9-5 IK分詞器構建（5）
9-6 門店索引構建（上）
9-7 門店索引構建（下）
9-8 logstash-input-jdbc構建索引（1）
9-9 logstash-input-jdbc構建索引（2）
9-10 logstash-input-jdbc構建索引（3）
9-11 logstash-input-jdbc構建索引（4）
9-12 【階段總結】使用ES工具升級數據接入-IK中文分詞器
9-13 【階段總結】使用ES工具升級數據接入-索引構建
9-14 【勤於思考，夯實學習成果】使用ES工具升級數據接入-習題
第10章 重回點評，搜索2.0架構之搜索接入【使用ES升級點評搜索應用】
本章中將升級搜索接入層應用能力，將原本基於業務數據庫的1.0搜索架構改成基於
ElasicSearch7為搜索引擎並通過RestApi方式接入項目的應用。
10-1 門店搜索（1）
10-2 門店搜索（2）
10-3 門店搜索（3）
10-4 門店搜索（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 遺留問題
10-13 【階段總結】搜索2.0架構之搜索接入之基本調試
10-14 【階段總結】搜索2.0架構之搜索接入之java接入
10-15 【勤於思考，夯實學習成果】搜索2.0架構之搜索接入
第11章 點評搜索進階之相關性改造【相關性改造能力建設】
在本章中，通過發掘搜索2.0中的不足，結合定制化分詞器，同義詞擴展，詞性相關性重塑
等多維度技術優化搜索算法。
11-1 定制化分詞器之擴展詞庫（上）
11-2 定制化分詞器之擴展詞庫（下）
11-3 同義詞擴展
11-4 相關性重塑（上）
11-5 相關性重塑（中）
11-6 相關性重塑（下）
11-7 【階段總結】點評搜索進階之相關性改造總結
11-8 【勤於思考，夯實學習成果】點評搜索進階之相關性改造習題
第12章 點評搜索進階之准實時性索引【准實時索引能力建設】
在本章中，通過發掘搜索2.0中的不足，結合定制化canal中間件的學習，完成了准實時索引
能力的建設。
12-1 canal索引構建進階（1）
12-2 canal索引構建進階（2）
12-3 canal索引構建進階（3）
12-4 canal索引構建進階（4）
12-5 canal索引構建進階（5）
12-6 canal索引構建進階（6）
12-7 canal自定義接入（1）
12-8 canal自定義接入（2）
12-9 canal自定義接入（3）
12-10 canal自定義接入（4）
12-11 搜索課程總結
12-12 【階段總結】准實時索引能力建設
12-13 【勤於思考，夯實學習成果】准實時索引建設習題
第13章 點評推薦2.0架構進階【基於spark mllib的機器學習推薦算法】
本章中，將通過發掘點評推薦1.0架構中的不足，改造推薦體系，定義了個性化召回算法和
個性化排序算法的分層推薦模型完成了千人千面的推薦架構設計。
13-1 推薦原理（上）
13-2 推薦原理（下）
13-3 推薦系統架構
13-4 個性化召回als算法原理講解
13-5 個性化排序lr算法原理講解
13-6 spark原理講解
13-7 als算法實現（上）
13-8 als算法實現（中）
13-9 als算法實現（下）
13-10 lr算法實現（上）
13-11 lr算法實現（中）
13-12 lr算法實現（下）
13-13 點評推薦接入（上）
13-14 點評推薦接入（下）
13-15 課程總結
13-16 【階段總結】推薦系統總結
本課程已完結 扣扣： 1718794750
本章綜合講述了點評搜索推薦課程的項目業務背景，架構設計理念以及所需要用到的核心技
術能力。
1-1 課程導學 試看
1-2 ***學前必讀***（助你平穩踩坑，暢學無憂，課程學習與解決問題指南）
第2章 項目設計【項目需求到技術方案的完美執行過程】
本章中講述了如何模擬現實情況中，點評搜索推薦項目從業務需求BRD到產品需求PRD，最終
到技術方案選型，架構設計及技術落地的整個過程。
2-1 項目設計---業務需求
2-2 項目設計---技術分解&模塊設計 試看
2-3 階段小結
2-4 【階段總結】項目設計總結
2-5 【勤於思考，夯實學習成果】項目設計課后習題
第3章 項目基礎搭建【業務系統之基礎能力】
本章中使用了SpringBoot加Mybatis框架完成基礎項目能力建設，並加裝通用返回值，異常
處理，頁面請求資源等處理方式完善業務系統的基礎能力建設。
3-1 開發工具介紹
3-2 springboot web搭建
3-3 service及mybatis接入（上）
3-4 service及mybatis接入（下）
3-5 通用返回和異常處理
3-6 頁面請求資源處理
3-7 【階段總結】項目基礎搭建總結
3-8 【勤於思考，夯實學習成果】項目基礎搭建課后習題
第4章 基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設【業務系統主體實現】
本章中，將項目中業務系統能力划分為C端用戶層和運營后台管理層，建設了面向用戶的登
錄注冊服務與面向運營配置后台的統一權限管理，並建設了一套點評商戶入駐體系的流程。
4-1 用戶服務搭建（上）
4-2 用戶服務搭建（下）
4-3 用戶模塊前端頁面接入
4-4 運營后台之metronic模版介紹
4-5 運營后台管理員模塊（上）
4-6 運營后台管理員模塊（下）
4-7 運營后台首頁模塊
4-8 商家入駐流程（1）
4-9 商家入駐流程（2）
4-10 商家入駐流程（3）
4-11 商家入駐流程（4）
4-12 【階段總結】基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設總結
4-13 【勤於思考，夯實學習成果】基礎服務之用戶，運營，商戶能力建設習題
第5章 基礎服務之品類，門店能力建設【業務系統主體實現】
本章中，將擴展運營后台能力，把品類服務與開店能力加入運營后台，完成點評所有基礎業
務能力建設。
5-1 品類管理服務（上）
5-2 品類管理服務（中）
5-3 品類管理服務（下）
5-4 門店管理服務（上）
5-5 門店管理服務（中）
5-6 門店管理服務（下）
5-7 【階段總結】基礎服務之品類，門店能力建設總結
5-8 【勤於思考，夯實學習成果】基礎服務之品類，門店能力建設習題
第6章 點評門店搜索推薦1.0時代【搜索業務初體驗】
本章中，將使用業務系統與數據庫的能力，建設關鍵詞搜索與多條件篩選聚合過濾的二次搜
索能力，並結合LBS地理圍欄通過距離控制搜索排序，同時會優先將距離與評價好的商戶門
店推薦給用戶，完成點評門店搜索推薦架構1.0的能力。...
6-1 門店推薦V1.0接入（上） 試看
6-2 門店推薦V1.0接入（中）
6-3 門店推薦V1.0接入（下）
6-4 門店搜索V1.0接入（1）
6-5 門店搜索V1.0接入（2）
6-6 門店搜索V1.0接入（3）
6-7 門店搜索V1.0接入（4）
6-8 【階段總結】搜索推薦v1.0架構總結
6-9 【勤於思考，夯實學習成果】搜索推薦v1.0架構習題
第7章 引入搜索引擎ElasticSearch7【分布式搜索引擎基礎學習】
本章中，會講解通過發現搜索1.0架構中的不足引入ElasticSearch7，並講述了分布式搜索
引擎高效和可擴展性的基本原理，同時會介紹es的基礎語法。
7-1 本章目標
7-2 搜索的本質及原理（上）
7-3 搜索的本質及原理（下）
7-4 ElasticSearch及Kibana環境搭建
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基礎語法（上）
7-9 ES基礎語法（中）
7-10 ES基礎語法（下）
7-11 ES高級查詢語法
7-12 ES字段類型
7-13 【階段總結】ES基礎總結之原理&環境
7-14 【階段總結】ES基礎語法之索引&基礎查詢
7-15 【階段總結】ES基礎語法之進階基礎查詢&field類型
7-16 【勤於思考，夯實學習成果】ES基礎習題
第8章 ElasticSearch7高端進階【分布式搜索引擎進階學習】
本章中，會結合開源數據TMDB，深入學習ES高級的數據導入，進階的查詢語句，多字段查詢
，過濾排序，tf/idf bm25打分原理與自定義score打分實現，最后會閉環ES的學習。
8-1 tmdb介紹
8-2 tmdb索引創建（上）
8-3 tmdb索引創建（下）
8-4 tmdb文檔導入
8-5 查詢語句進階（1）
8-6 查詢語句進階（2）
8-7 查詢語句進階（3）
8-8 查詢語句進階（4）
8-9 查詢語句進階（5）
8-10 查詢語句進階（6）
8-11 多字段查詢進階（1）
8-12 多字段查詢進階（2）
8-13 多字段查詢進階（3）
8-14 多字段查詢進階（4）
8-15 過濾與排序
8-16 自定義score計算（上）
8-17 自定義score計算（下）
8-18 【階段總結】ES進階之構建試驗
8-19 【階段總結】ES進階之多字段查詢
8-20 【階段總結】ES進階之自定義排序
8-21 【勤於思考，夯實學習成果】ES進階之課后思考題
第9章 重回點評，搜索2.0架構之數據接入【使用ES工具升級數據接入】
本章中，會帶領大家學習並接入IK中文分詞器，並且借助logstash-input-jdbc構建點評搜
索所需要的全量和增量索引。
9-1 IK分詞器構建（1）
9-2 IK分詞器構建（2）
9-3 IK分詞器構建（3）
9-4 IK分詞器構建（4）
9-5 IK分詞器構建（5）
9-6 門店索引構建（上）
9-7 門店索引構建（下）
9-8 logstash-input-jdbc構建索引（1）
9-9 logstash-input-jdbc構建索引（2）
9-10 logstash-input-jdbc構建索引（3）
9-11 logstash-input-jdbc構建索引（4）
9-12 【階段總結】使用ES工具升級數據接入-IK中文分詞器
9-13 【階段總結】使用ES工具升級數據接入-索引構建
9-14 【勤於思考，夯實學習成果】使用ES工具升級數據接入-習題
第10章 重回點評，搜索2.0架構之搜索接入【使用ES升級點評搜索應用】
本章中將升級搜索接入層應用能力，將原本基於業務數據庫的1.0搜索架構改成基於
ElasicSearch7為搜索引擎並通過RestApi方式接入項目的應用。
10-1 門店搜索（1）
10-2 門店搜索（2）
10-3 門店搜索（3）
10-4 門店搜索（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 遺留問題
10-13 【階段總結】搜索2.0架構之搜索接入之基本調試
10-14 【階段總結】搜索2.0架構之搜索接入之java接入
10-15 【勤於思考，夯實學習成果】搜索2.0架構之搜索接入
第11章 點評搜索進階之相關性改造【相關性改造能力建設】
在本章中，通過發掘搜索2.0中的不足，結合定制化分詞器，同義詞擴展，詞性相關性重塑
等多維度技術優化搜索算法。
11-1 定制化分詞器之擴展詞庫（上）
11-2 定制化分詞器之擴展詞庫（下）
11-3 同義詞擴展
11-4 相關性重塑（上）
11-5 相關性重塑（中）
11-6 相關性重塑（下）
11-7 【階段總結】點評搜索進階之相關性改造總結
11-8 【勤於思考，夯實學習成果】點評搜索進階之相關性改造習題
第12章 點評搜索進階之准實時性索引【准實時索引能力建設】
在本章中，通過發掘搜索2.0中的不足，結合定制化canal中間件的學習，完成了准實時索引
能力的建設。
12-1 canal索引構建進階（1）
12-2 canal索引構建進階（2）
12-3 canal索引構建進階（3）
12-4 canal索引構建進階（4）
12-5 canal索引構建進階（5）
12-6 canal索引構建進階（6）
12-7 canal自定義接入（1）
12-8 canal自定義接入（2）
12-9 canal自定義接入（3）
12-10 canal自定義接入（4）
12-11 搜索課程總結
12-12 【階段總結】准實時索引能力建設
12-13 【勤於思考，夯實學習成果】准實時索引建設習題
第13章 點評推薦2.0架構進階【基於spark mllib的機器學習推薦算法】
本章中，將通過發掘點評推薦1.0架構中的不足，改造推薦體系，定義了個性化召回算法和
個性化排序算法的分層推薦模型完成了千人千面的推薦架構設計。
13-1 推薦原理（上）
13-2 推薦原理（下）
13-3 推薦系統架構
13-4 個性化召回als算法原理講解
13-5 個性化排序lr算法原理講解
13-6 spark原理講解
13-7 als算法實現（上）
13-8 als算法實現（中）
13-9 als算法實現（下）
13-10 lr算法實現（上）
13-11 lr算法實現（中）
13-12 lr算法實現（下）
13-13 點評推薦接入（上）
13-14 點評推薦接入（下）
13-15 課程總結
13-16 【階段總結】推薦系統總結
本課程已完結 扣扣： 1718794750