特别放送｜知识回顾（上）

黄鸿波老师在本文中回顾了推荐系统课程的架构篇和数据篇内容。他重点介绍了推荐系统的整体概念和原理，以及学习方法。此外，他详细解释了Netflix推荐系统在企业中的架构和工作流程，以及在线层、近似在线层、离线层之间的关系。在数据篇中，他涵盖了数据获取方式、数据形态、数据处理方法和应用场景，并介绍了MongoDB数据库的安装和使用，以及Redis数据库的安装和使用。此外，他还讲解了爬虫的工作流程、Scrapy框架的原理和主要模块，以及在Anaconda环境中创建Scrapy环境的方法。最后，他强调了非结构化文本内容画像的生成处理方式，包括文本分类、聚类、关键词提取，以及使用Python和MongoDB创建内容画像的方法。这篇文章为读者提供了全面的技术知识回顾，涵盖了推荐系统、数据处理、数据库操作、爬虫和文本处理等多个方面，适合对这些领域感兴趣的读者阅读学习。