' X* q7 j4 v' l: _' y" H' B' s. B4 L- X; w/ K
〖课程介绍〗
$ N; [: L, Q" k课程结合算法原理，利用Spark 2.x 和主流技术栈，通过Flume多级高可用日志收集用户行为，使用HBase特征向量存储，利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐，实现图书电商场景下的个性化推荐系统。$ g6 p: M3 w3 y6 Z
- J$ G$ g) w' z; S* x; c4 f〖课程目录〗# X6 m% C' w5 G; l( ^0 T- k& K
第1章 课程介绍与学习指南 试看
( i. R0 {7 q7 m; g" {% p1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
& R3 T |5 g, r7 o, J1-2 怎么更好的使用慕课平台
% W" c8 W7 l) L/ j1-3 你真的会问问题吗？
0 U6 x; L0 x9 \) u% V- E+ E6 [5 f O' `# |4 r. O
第2章 了解推荐系统的生态 试看/ f6 |1 f1 k2 }6 l! Y& O
2-1 本章重难点提点
( \, l7 l* G4 f+ J# y. y% X" V2 x2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看- E" ~) j" W/ n# n$ F. S0 l
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07), u1 r# b+ X) H9 g* i2 l
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
# @% x- A) I4 ]1 h' o2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
* h" W2 R" s6 \1 C0 h s4 v- k5 V& m' X: O% F6 M1 a& j. Z C: t
第3章 给学习算法打基础 试看
! C; d f/ n$ ?3-1 本章重点难点提点
9 v7 Q7 R" G8 C, }, y [0 E3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
6 D* V3 G' _$ P! M/ U) j3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
% d. c6 J2 |0 d5 U! T
$ ~' S0 l( X& D( }2 z3 ^第4章 详解协同过滤推荐算法原理
. Z ^/ {4 i7 E' V9 n" m5 i; X ^6 G# ]4-1 本章重点难点提点. _) c# Z, ]5 r9 q% }6 F# P
4-2 本章作业 (04:17)3 m: L* @+ e0 o' v+ o# F
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01): j7 U2 N3 S7 Z5 R0 K1 q- D" s' ]
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55), ^0 F. x/ v' f5 l0 q
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)4 c# A+ o0 g$ x9 k
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)6 m! r/ i* W5 P0 G6 `/ m1 M
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
+ S" m- [5 B1 } r4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)7 s b: H" M4 s% x* }1 b5 v
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)! o% n, }4 S: O) e/ M7 p
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)) ]: Q5 i' |# W* q
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)' `* M, m, M& P4 i% M3 O
4-12 缺失值填充 (24:39)& l n& M1 y% n! {$ r/ Z
( T9 p2 p% t7 U1 M
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理& b- W$ y& s2 m
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
8 Z% h1 x1 O. ~ V8 b0 D( }& ?5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
- w+ j1 D7 F( t* F# \7 x" x5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
" o3 ]# W3 Y' r
# a0 G# u. N% |( G' Z/ p3 }3 G第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建. y( ^: S' G7 p/ I
6-1 本章重点难点提点
: _7 V8 B# x+ s+ E/ h& B6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
0 u5 v3 L2 t: B2 ` l3 B! O0 x6-3 开发环境搭建 (19:13)3 R9 u' C, G* X: _$ J
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
* L/ f/ z0 N3 \8 o, J- q6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
" @; E$ i) V. G2 {4 z- H) f# D; M' E
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
9 a, Y6 Y. k# @$ T5 n8 U7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08): i; b; y, S9 y. \5 u; `5 @
7-2 用户访问页面实现 (11:48)4 F- z( v+ C$ Y$ o2 n- B+ F
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
6 _/ D+ l0 c5 M/ ^- N; n7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
6 C+ m+ _' D% m. U$ D: L& z
: i) k& m8 ^( v$ g% R+ A8 W第8章 推荐系统搭建——数据层
# t8 a! v, ^7 a8-1 数据上报（上） (18:07)
+ o$ q2 O$ \, h( U" h) F3 r2 Y4 N8-2 数据上报（下） (13:57)
& z3 q l- z$ F" z6 v& {8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)2 o# U# Y3 @3 Z. M
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)7 e& l& c7 t1 X" y. o
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
) L: ]9 [8 X# T8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
+ N% t/ ^; I' I+ H
( j6 h. Q M8 F" [. `5 W第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
5 c# Z9 g1 f9 ~% B. Z3 Z3 y9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)1 \( o6 U3 M" f0 U& l* H. G ~
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)1 l0 m) m) t; O) d+ H B
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57); I0 P4 y. M7 _% }7 Y
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
0 U b5 d4 c% u9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55); w% |: k% C7 y# n
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)1 k3 n, H7 n- I
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)' `3 t. }6 x0 v" A3 ~( U& g# ~
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)2 e0 T7 J3 q6 z- Z
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)( [+ {9 V F# s( S4 h3 x4 ?2 [
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)4 e8 M/ J% h- v- V) y& u1 A9 h+ n. R
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
; x E, i( }; W) _: F0 v) _* p+ j+ x% u& ~; e9 S! E
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ Y7 ]8 V; e2 S5 z8 L6 f
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)' @( U1 U) L4 N7 J0 G
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)& b% |) x8 v1 e3 D
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)8 [, ]" G2 o# R* V; K2 T! `" W
: E' c+ L9 ~% L% B0 j
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块1 t8 a, C& P! E# t* a
11-1 AB Test (05:12)9 _3 J+ C- r1 t" s" H/ _
11-2 AB Test的分流管理 (06:26): X* {% ~0 [) k: o+ `8 t3 Q6 C
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)" V- y3 m+ x" Y) V( u, C& o% K
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)0 @; B& w1 L8 z' H0 q
11-5 常用评测指标 (05:37)2 j8 _* c j" f6 F! A J
" M+ ]" F7 g2 A9 H第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法2 M, m% O: |4 J6 j7 u7 o- y! T0 s
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
/ n! ^* A) b3 _- j12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
2 V) O V8 T' P8 a+ L6 m: ?12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)& }+ k5 a# I7 R/ I" J% M
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
- n( I8 L' Z! o5 \6 g12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)1 }- N- r ?. f/ E3 q
- f2 N8 f$ W9 H2 z第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法* p3 U) u7 t* M7 u2 s
13-1 RBM神经网络 (06:02)
: h ]/ ^8 Q, ?! h$ }$ Z# N13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)/ @6 X6 I/ C0 q. t9 h# L! ]( ^
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
9 L3 p( ?3 [3 B# p5 t) k* d$ p: \+ ~% P3 Y1 C2 v
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
$ Y) D5 P" _; u4 p- M14-1 文本向量化 (09:54)
" D3 g/ |' r4 A1 a14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)& O7 d$ o9 e- B0 L9 f
14-3 课程总结 (12:01)
3 b J7 m+ ~& f) N3 d: V( f- h/ |0 O3 _; Z( j$ [
〖下载地址〗8 z" Z3 Z+ c+ W- k
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