ZongXR / BigData-CompetitionLinks
全国大数据竞赛三等奖解决方案，省赛二等奖解决方案。一键安装大数据环境脚本，自动部署集群环境，包括zookeeper、hadoop、mysql、hive、spark以及一些基础环境。已通过实际服务器测试，效果极佳，仅需要输入密码等少量人为干预。解放安装部署配置所需人力。并添加若干scala案例，结合spark用以进行数据准备。
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Alternatives and similar repositories for BigData-Competition
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- 本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统，分析涉赌涉诈资金交易新方式，持续优化风险监测模型，通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集，构建涉赌涉诈账户算法识别模型，全面排查存量风险。A榜排名11/1594，B榜排名13/1594。☆47Updated 2 years ago
- 黑马头条推荐系统☆104Updated 6 years ago
- 实现了一整套电商数仓的搭建，包括数据采集平台的搭建，将用户的行为数据分为四层分别分层搭建，并实现业务数据库的分层搭建，针对数据仓库中的数据进行，留存、转化率、复购率、GMV、活跃等报表分析，使用当下主流程数的框架，这个项目采用Apache版本的框架实现，后续会上传CDH版本…☆57Updated 3 years ago
- 基于RFM和决策树模型构建专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型，结合专业运营人员的业务经营，发掘潜在用户，进行推荐营销召回。☆88Updated last year
- 基于hadoop生态搭建的电商数据仓库，整体功能架构包含数据采集、数仓搭建、数据导出、数据可视化等☆62Updated 3 years ago
- 利用用户画像数据、物品元数据、用户行为数据为特征构建推荐系统，使用CB和CF算法做推荐召回，使用 Redis数 据库做缓存处理，结合机器学习LR算法推荐排序，达到粗排、精排效果，实现推荐引擎搭建。☆46Updated 4 years ago
- 该项目主要是自学过程中对于一些知识点的整理，项目整体分为四部分，分别是算法、工程、工具和数学知识。算法部分主要是常用的机器学习（LR、SVM、树模型、XGBoost、LightGBM和CatBoost等）和深度学习算法（NLP和CV以及一些基础知识），工程部分主要是spar…☆25Updated 3 years ago
- 个性化推荐代码--初学者☆41Updated 5 years ago
- Z Lab数据实验室开源代码汇总☆209Updated last year
- 数据竞赛笔记fork☆82Updated 2 years ago
- 大模型训练、推理、推荐系统相关☆29Updated last month
- Datawhale自研数据标注工具☆72Updated last year
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得 了大赛的二等奖。☆38Updated 6 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆68Updated 4 months ago
- 大数据框架 Spark MLlib 机器学习库基础算法全面讲解,附带齐全的测试文件☆40Updated last year
- Machine learning competition solutions and tricks | 算法竞赛方案☆60Updated 6 months ago
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- 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…☆99Updated 3 years ago
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- 模拟电商系统上线运行一段时间后，根据收集到大量的用户行为数据，利用大数据技术（Flink）进行深入挖掘和分析，进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两大类。用户的行为习惯数据包括了用户的登录方式、上线的时间点及时长、点击和浏…☆137Updated 5 years ago
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- Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台：网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐☆120Updated 4 years ago
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