jessica's repositories
recsys_spark
Spark SQL 实现 ItemCF，UserCF，Swing，推荐系统，推荐算法，协同过滤
track_sequence_anomaly_detection
由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测
customer_churn_prediction
零售电商客户流失模型，基于tensorflow，xgboost4j-spark，spark-ml实现LR，FM，GBDT，RF，进行模型效果对比，离线/在线部署方式总结
recsys_faiss
一个基于 fasttext + faiss 的商品内容相关推荐实现，nginx+uwsgi+flask / gunicorn+uvicorn+fastapi 提供api查询接口，增加Spark实现 Ansj+Word2vec+LSH+Phoenix
sentiment_analysis
LSTM，TextCNN，fastText情感分析，模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用
recsys_structured_streaming
kafka + structured streaming + phoenix + elasticsearch 基于行为日志实现热门推荐，用户偏好推荐，召回融合策略实现。