8 M& ~, i1 Y* P6 o6 K7 [2 D
V, S/ M6 T' ~7 z〖课程介绍〗
7 F {" G) j8 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。
3 B9 v, g) y0 s2 ^ m" x: Y" [# A6 i% c ^2 t" D8 ^
〖课程目录〗
) b/ ^$ @" M C$ ]2 s m第1章 课程介绍与学习指南 试看
. I- X! B( U, A7 ^ r# Q! r1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看1 j1 E8 w: `$ z ]
1-2 怎么更好的使用慕课平台
5 U# S3 [. T/ [5 N" k/ n8 _1-3 你真的会问问题吗？0 \$ [! U% Y3 j y' [. O& k- {7 V
+ A G$ i" x% w/ q2 f5 A
第2章 了解推荐系统的生态 试看* A7 s' @4 T$ E% O' |
2-1 本章重难点提点9 g, D2 b! }/ o' m9 ^
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
$ d8 X3 S8 }- x S3 f2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)* V' N9 T( @3 J. q: t
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)% n* l' q4 `8 ]6 R1 |( q9 s' r
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)# K6 Y8 ?; x) q* p z
# K; |0 D) f* |& m" t第3章 给学习算法打基础 试看5 {/ Y3 _8 _3 |6 q
3-1 本章重点难点提点
7 [& J, g: U9 y0 D* L3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
1 _9 ?& G) G; I3 C3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
, K8 t# B- @* v d0 n2 ]0 w4 z
D! I# T5 o# c! Q- x! a! P, w/ O第4章 详解协同过滤推荐算法原理
4 g" Y4 F3 e) S# {7 f4-1 本章重点难点提点6 N# B, v* ]& W4 T
4-2 本章作业 (04:17)
( W$ Z+ v6 a( ]9 v4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)1 e. Q% @. C2 [1 a( J
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
/ S6 S) b& Q+ s) i$ e# }$ m4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)7 I4 U4 G( ]) O
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)% r! O0 }' o2 U) p5 d
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)( k. _% @: z0 B
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32) D6 [! G4 Z- o. V X5 D
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
2 A! }! z9 t5 K6 X4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
# N- S- Z4 ]6 j. ^6 ]1 K4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
* i/ x9 x' M; z6 t4-12 缺失值填充 (24:39)' }. }: A' _- I) l, B
. x( u7 D# U7 E第5章 Spark内置推荐算法ALS原理- T$ [8 T5 k- S( W O
5-1 ALS 算法原理 (05:52)) Q" K7 `& k& x/ k# d: Q& Y' k1 y7 c
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)! f0 p' q2 m. G+ f& A" G
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28); p! I. }( C" ?9 {0 w9 O3 m
% Z& z% k3 Y& L! J
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建+ g0 }/ W e! e+ g- d) _4 D, y
6-1 本章重点难点提点
2 |) P9 f1 B1 N9 w( [6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)" a9 c8 }% n- q. E
6-3 开发环境搭建 (19:13)
- o$ v* X3 _/ s2 k: ]6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)) o( e" W' _, X6 R B
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )' ]. P/ I1 p2 o( q. d* t
; n+ E8 Y: }& l+ ?: F第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
; w6 W, A0 t% D0 `+ A+ _7 L$ O2 t, i7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08). g, X( x# F8 o8 V: a7 f
7-2 用户访问页面实现 (11:48)8 [ O' t4 }) C; X$ s7 V( r
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)- u9 n8 g; E% M1 _+ F4 Z
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)8 @3 g y' R$ d2 g5 V0 g' C1 z7 ?* Q
1 h( a; {4 ]) n- U/ Z% S8 \
第8章 推荐系统搭建——数据层
! c2 g% y) U* `$ K8-1 数据上报（上） (18:07), \8 R+ X( \4 [- u
8-2 数据上报（下） (13:57)
, Z: E( {& o! `; C Q9 f8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
$ D3 ^ ?& |$ B2 P7 \/ o% \+ Q$ o8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)) q4 z1 u& H5 \ c
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)3 F: ?: T" E$ e6 a) `. v
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)! a2 B T: F& Q/ s$ R1 c9 l
/ |* R8 v X3 O7 u第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
8 _$ p$ }) z' a' H: v9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52), p* j: } H; b) ^
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)/ V- U" m: c# D* x. g$ W2 z
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57), J$ {. R' ?8 l+ `! p! Y# i
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11). b& \4 b0 Q$ }* E6 ?: L" l
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)( o- b! y2 g& u9 G
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
* ?; c$ b) [% ^/ y, `! y/ j9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)0 ~9 T) P; j! [ t( Q
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
4 k/ l: z& V. U# z# x. I9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)9 y7 F+ S) c0 G" I$ T) P7 q
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
, u+ _9 w$ q8 M. R) r& v+ N9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
9 O5 [3 h/ J( m1 \( [; V' t6 q4 A* S* M3 A, E% ?2 z& Q% ^" N
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储3 J- `" I' C6 ^
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
* A9 w. t. I2 s, y0 K3 \. t10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)" R4 C7 U: C O! T% a4 F
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
4 }( e( U( T1 v" u
( P2 j; }. p, S r第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
8 P: o/ u6 C% M/ O+ v11-1 AB Test (05:12)
# C! N% U$ _! O4 t8 m- i11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
; l0 d- D: a- n9 o+ u- l+ s11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
9 |3 X+ |5 b2 k6 D1 t- Y% V11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)/ U k* e5 c8 h& e6 G: E
11-5 常用评测指标 (05:37)! I) w: a" \1 D0 k! W
! }6 x d* J9 Q A5 J B第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
. f% y5 d9 S- ]. e( [+ K12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)0 Z( _, z1 e2 v9 C* i
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
$ ]6 T% Y& E2 z+ G" F& d12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
: F. z7 I* K( V12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)( |; a' s& P, |: a* Q1 X: X) d
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)" ?+ l; j l9 [9 @3 M$ R5 `
6 w# |; ]* b. G8 D第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
) B1 f4 l K( a4 a- ]- f13-1 RBM神经网络 (06:02)
, X3 c" ` R$ B+ v0 N13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
6 M# P7 i$ Y7 j4 G# t$ F13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
1 j& M5 x: N8 N5 {* }/ E
: k5 ^/ c" u5 A! j) Y5 F- y第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
. f: Q d# s) g: }14-1 文本向量化 (09:54)
: u0 z& r, S# d8 Y14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
- y; ?; E" j# U' I14-3 课程总结 (12:01)
- {8 {3 D7 y" _8 B. k' u+ P) `( P# N/ _! c- ?/ p& J% @/ I
〖下载地址〗; ~: v4 {1 S/ A- O9 X
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