6 t6 T2 s( e7 a, e9 P3 a3 o: i& b, k4 d4 S* V
〖课程介绍〗* o8 F( n" A. h$ N6 X* `# W
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。$ [* R F; b; G5 a
: r7 s4 q5 c% i; r〖课程目录〗& K( N" L7 ]1 q0 U( E& `. h+ X- M
第1章 课程介绍与学习指南 试看; e2 w9 R9 T1 H2 v
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
4 R# h7 i8 S4 c1-2 怎么更好的使用慕课平台2 t5 B4 r# q. V+ z7 `/ ^' ~" f
1-3 你真的会问问题吗？
& c' t4 _# p0 O
. o+ G [3 C' z2 m3 h D第2章 了解推荐系统的生态 试看
3 c/ p, {2 U- K( J) w. D2-1 本章重难点提点
4 ~& j5 B% I$ J3 J1 v2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看8 }9 g, K, z1 R& A; J
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)8 M. b: o6 C$ i* n" I( o- {9 [
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
1 j9 M" }+ O$ C2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
! h: U4 W) E7 O3 {. T+ J/ h/ `5 T# p5 E# d8 D8 N# B0 I9 K
第3章 给学习算法打基础 试看6 ^5 ]+ a0 ]& f1 ~% j3 i
3-1 本章重点难点提点* B% j9 w& I/ X) [ ^* {+ }* A* _2 z$ }
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
/ ^ J4 N: _7 |9 b3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)0 N5 Z- O$ ^# e' Z0 T( [4 v
. Z6 u6 m: q: l7 U4 g! C
第4章 详解协同过滤推荐算法原理- O% L! Z$ \0 x" Z
4-1 本章重点难点提点
% b/ P% z& d# t1 S( d4-2 本章作业 (04:17) X2 p d3 J3 F; g7 C" ]& b( o
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
E; }! `, f2 Q1 ]6 J/ L/ U* O7 f4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)* e0 U* R& n! g; q5 H( j
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)2 V; a' r# V' a
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26) M6 R7 F* @, R/ q, C2 D
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
; `* n! ?( A1 s* }9 X+ `4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)/ Y; K: O, ^5 p
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)! L- t0 L5 Z. R9 x* [; Q' C
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
; O5 Z! c5 k2 {8 r2 U& R6 K0 x5 \4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)0 z7 ^( f" k. Z$ K: h: _. c* K4 n2 w4 U w
4-12 缺失值填充 (24:39)
8 k1 p0 O e6 d, |! b4 B4 n1 d4 R6 {5 v
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理3 C4 G9 s* O: s0 v2 r
5-1 ALS 算法原理 (05:52)/ ~7 i& [4 w: n. ]4 X. p6 P/ Z E/ T
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
8 q( ]5 A* ]3 _5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)) J) x+ N7 R4 t4 l3 m# C6 u) y w
1 h1 R+ l0 O8 A第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建" J% j7 D g) n$ s
6-1 本章重点难点提点
1 Z! A. z- M$ @+ t1 O6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
/ f- ?! B1 C0 O: c( T& Y ~6-3 开发环境搭建 (19:13)
9 E3 W2 h. _" k/ _0 v6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)/ N8 d% U+ ~$ y6 a* S
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )! x+ A* H h7 z+ r2 x- s/ A' j
. r% y' ?5 R0 c6 P) Y q第7章 推荐系统搭建——UI界面模块8 t1 O5 N: I, {8 h g. F
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08). |: h7 E! G2 W0 n* h
7-2 用户访问页面实现 (11:48): t( U: _7 T, n/ e
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)/ S1 R, ]5 r1 D8 E
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23); \6 k; o) _' f% r3 A! l: L4 t, y
4 O8 n2 ?& Y/ Y& v8 t1 |6 u0 t第8章 推荐系统搭建——数据层. K, T5 S% y. r/ u
8-1 数据上报（上） (18:07)( ^& U0 W% |5 |& K+ l/ ~
8-2 数据上报（下） (13:57)
: O j2 U9 O, s8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
9 C8 U" F6 s H4 d5 L7 \8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)( C8 B( \) ^' H i' |+ D2 a
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
% J7 C" V9 s; n! L' e8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
; I G/ G8 c6 ~3 f! C1 v
4 }0 A, A1 O7 Y, A) _ e第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
# a. d0 B" R) o2 m0 L2 q k9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
% A$ r* Y8 o7 E6 F- h; \9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)4 m7 r6 h- r5 x9 K/ l- D- _
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57) e9 z6 z+ _! j) c, t' y$ ?/ `3 R$ Q
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)$ f5 j' i0 { z
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
5 n# O6 A8 n% q5 r$ v& ^9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
, P* d/ j6 z6 {- ]9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
b2 i+ E' s( @9 K; O9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
; f1 n5 p |7 [5 R$ N G- m9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)! T2 c8 t( ^; y; z F& v6 F" \% O7 A' H
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
( @; d" J, U$ [, w, t3 l9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
2 m( C4 ?' F1 I Y# o2 G7 P0 z! m+ y6 B# i
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储1 g' |' I3 `7 o0 O0 ]
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)( r" d) o+ s8 T2 y2 k, o
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
! ~, u B0 K0 M2 j10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
: f; p2 T2 Q( Y6 r+ U) h7 Y2 C
- W. r8 L/ F. \4 g第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
' [& `6 _7 _6 G11-1 AB Test (05:12)' U, E" u# X! ?$ U2 B
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)* Y9 s2 l* v% b- U. Z b/ D
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)3 _' Y$ Y! H4 y$ k7 ]
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)& _9 ?/ b# k; W6 W4 \! {
11-5 常用评测指标 (05:37)
6 C; V, u; o' p7 j3 t- y
7 x: Y" V9 ~: R6 V! ^, ?第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
$ b6 }: Q$ y- M, e9 F& Q12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
. o$ f3 R& j; J' K T5 o6 x1 a/ B12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
" u3 g3 K/ t9 P8 [; x1 F: T* L6 a! q12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)5 E' d1 o2 @9 M# a2 L4 Z
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)3 F6 W( f: V N( |, ^- o
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
0 Q6 E% ~2 W8 V' V) c9 n; Y5 B! t. ?; ~7 \0 [/ j; n- q) i+ m$ b: v t
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
% B! w! x3 v, Z" T$ P" F13-1 RBM神经网络 (06:02)9 N4 `0 t, @ x2 g
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41). ?) R8 G' h/ O% N
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)2 |+ ?3 H/ @, D
% |) s! H5 |' }0 _) P, R# a第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
' G. p) Z3 l- Y# l" W/ o14-1 文本向量化 (09:54)
. k' z6 V x$ B! K9 W; }14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
% c- r& u& w! ^# G' G9 a% g14-3 课程总结 (12:01)
" y" t$ R" I9 f- a; z! d
& r" s; Z( o1 l, D〖下载地址〗
; L5 a+ E8 J- R: R3 d+ R& {4 Z
7 W4 ^8 h4 L" r% P( d% U3 |6 L5 Z0 p. Q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗& A" y) S0 V9 G$ h$ N, \& y
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