5 p; z9 v/ x* E4 P/ e3 L8 p
" G0 V9 h0 B1 S. k) U〖课程介绍〗
+ h, M t" k3 ?8 g- ?' J$ p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。- L! R' u; F \: P
2 | T! N' I; X3 E/ d
〖课程目录〗
# y; P9 X e1 E/ X第1章 课程介绍与学习指南 试看. o3 P! A' ^: b+ R
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看7 w0 P# J3 Q% C' L
1-2 怎么更好的使用慕课平台1 z1 k% d# l/ r; D4 m { e- _4 d
1-3 你真的会问问题吗？( C$ |6 E+ T+ O# ^+ D
* {! ?5 a6 w6 R! r0 t
第2章 了解推荐系统的生态 试看- g! E1 U) E _+ T, t' e4 U' y
2-1 本章重难点提点
# n% `3 g( q! K$ S2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
* C: p8 `+ ~# l- U7 S# k2-3 推荐算法的主要分类 (14:07). {! C, ]" z z f3 T
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
8 ` ^- E8 w, {$ b. T- @$ S2-5 推荐系统效果评测 (17:55)( k3 D7 u5 v4 W% l0 B( H
`: K- B" z1 y
第3章 给学习算法打基础 试看/ S" T3 u1 j6 a% x' I
3-1 本章重点难点提点5 Q9 t8 ?# n/ F) Z
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看( L& ?. |% E, X4 R5 F7 y+ m
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
9 Q* }& L$ `. \
c! K z; d) J8 W8 o. a第4章 详解协同过滤推荐算法原理8 ~7 v, E. w, D/ Z& ]
4-1 本章重点难点提点
0 B: N) h! {' i* N; k1 G. D: ]4-2 本章作业 (04:17)
% q$ s6 A9 n3 T# `0 }4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
' \- _. e8 r9 v) k& Z* C% O4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
9 Q& \, r8 ]3 n' Y4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
& P2 R, f! o& q( C$ Z* `* a4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)/ e9 X* O, z! _
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)3 L" d, r U' n% `/ P0 i6 N4 Z
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
/ f: i3 q6 q/ m+ b/ m4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03): M( {; _: Y% e, }0 d
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49) s% D) p7 u' x( O( J
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
3 P0 r. a! J" R0 ]4 T4-12 缺失值填充 (24:39)- l _& |' C0 B2 j! h
6 r( x2 m0 M- ?第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
1 X, r" @1 f. s4 ?8 f) l5 A+ `5-1 ALS 算法原理 (05:52). t+ s D9 h0 Q7 F
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
3 W2 ~' o2 k8 O( l Q' e5 I5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)' Z3 a8 e6 ]4 L% e4 a
% b. L1 w3 R' }/ `" c
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建, {/ y# x3 L% I# T; X* D, d# P0 Q
6-1 本章重点难点提点
/ i( b$ o& r0 U2 p; I6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
+ ]4 s* Z3 D, D* i b; P% S6-3 开发环境搭建 (19:13)
: i# R* D5 C9 V0 b' P2 ?! m0 S6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
$ c- @6 ?2 n% Y* d- l* X7 l- r6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
7 Z* r+ O# _, R! B! F& x8 D. H4 A) J" `9 K4 x
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
" q, L0 [7 p, D2 C* z0 o1 C7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08) _* I# H: _( x/ o' n! V9 T" A
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
) d' |. d* Y4 X1 ~4 `, W& ?7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
' c% Y- V! V/ J2 |7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23). ?6 w" l; `' E5 K) X6 ~6 n
8 f/ P% h' F+ X( y
第8章 推荐系统搭建——数据层% c( m; x2 h: U/ N4 V
8-1 数据上报（上） (18:07)
7 W; d3 _/ A3 y& R, c; C" n- i1 D$ _8-2 数据上报（下） (13:57) y2 Y+ k! S8 b* s- ]& u
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
& d9 j8 q; L- p. j, y1 }8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
C( B$ D" N" A; |8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
6 Z6 a6 p1 j" P1 b$ Y8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)/ Y1 N0 |+ q# l: O9 R3 T
/ e; @+ A2 X1 N; A第9章 推荐系统搭建——推荐引擎8 N' r/ ^# ^% o; |* O
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)% V5 ^3 D4 M1 F: X0 w
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)7 }* }) u7 B" k1 h% U0 o
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57). ~8 V1 y, S7 R3 X
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
. p* j: }) j4 z. a- {8 x3 @1 {# Z9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)/ n. G6 h. v4 I3 ~
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)& ^) ?1 Y3 n7 F$ s
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)3 _2 B# i2 K& `% z9 v6 X/ Y* X
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)$ r& E& g. d4 N& |4 b
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
0 ^; @$ F/ W4 T/ R9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
& B5 Z9 Q8 I' b9 Y. {: K: f9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)1 d! t! \; _" P9 ^
d! C: N3 D* U7 b+ m
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储0 n2 }$ P3 ]: s6 L8 S$ h6 s: x$ g
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
" f0 Y& K# U( N7 b' S7 n10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
% i6 I. d& P, C) T10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)3 C( ?( f R" ~# t7 q j
9 {$ I! d% N i2 a, _1 w3 z+ p
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
$ G" q# }) J% x: I11-1 AB Test (05:12)
J& P+ i3 h6 ^+ d11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
" i) D8 o7 B. Z0 l11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
+ J5 C+ {+ G+ ~ k! c% t11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
3 W- d6 {( e$ h: r11-5 常用评测指标 (05:37)
' ]: v9 \/ d- _6 h" v) q6 G. a' M
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法5 V$ N: b; g* Z0 n0 J
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
5 o) e$ T, o& n) p12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)/ X6 f, s/ h, H; N6 u) L
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
' z" ?/ i& G9 o# E# f* W9 Z12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
. [' ^ ]5 R, d; R12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
7 n) }- m# n7 Q' o- B0 g5 r9 H9 T9 A% h$ u
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法0 w$ u2 H5 O5 I G* D- {
13-1 RBM神经网络 (06:02)
# O/ i! y6 P6 M- B1 V# g( w" f3 W13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
: s9 Z" q# `: ^) P13-3 RNN循环神经网络 (11:34)# Y: r+ ^3 x7 ]
7 x, W4 K' [/ _- O第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
& ^0 J8 z7 y3 X14-1 文本向量化 (09:54)
4 |! ~7 k% } H3 `3 Z14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
% v; ^. j* @( Y4 O- n. m14-3 课程总结 (12:01)+ V) z3 E. n2 t8 [
! [2 r' k8 {% F% ^* B5 [/ l% z〖下载地址〗
% v0 Y! x! u2 P9 g% `! ?+ A. l! M
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