" a& Q9 S- s$ W2 z$ A% }
) I/ o+ i' s. ^
〖课程介绍〗
6 x; D8 o0 `- n& g8 a1 Y- O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。
p& p4 [4 N; V/ s% q( L% A' d% T/ r+ I8 c1 X5 G* l
〖课程目录〗" ?& |: i2 X6 i0 u; d- _
第1章 课程介绍与学习指南 试看
$ u9 l, A2 d* {4 N8 f# C1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
; E* \5 F" \& y: g) y9 H, Y/ z1-2 怎么更好的使用慕课平台
- x- C! j) f& l- z' L" n4 ?1-3 你真的会问问题吗？% w3 ?% n( O7 x
" S: _ K9 W, V
第2章 了解推荐系统的生态 试看
( F. {& E' M7 S3 s2-1 本章重难点提点0 S* a6 E' u- U( [9 W
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
; ~+ \; W! q: b2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
% F: c6 F) Y" I- o+ r1 W3 s m2 ]2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
, w8 q& H0 b: Z! U5 T- \5 }2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
2 t5 l& w# d8 `) Q' c* {0 E& ]- L& y- M. T" a4 J8 k- F/ P
第3章 给学习算法打基础 试看2 M& F! ]4 C/ _3 {8 a
3-1 本章重点难点提点
4 b: I; B8 T6 G `8 @6 e* v0 N3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
' U- p' k# u- y' I+ K* V3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
/ L- w2 U& k5 F% I( b
, W$ @7 j7 F Q! v) }: V- j& J第4章 详解协同过滤推荐算法原理9 R. V; S3 X. b
4-1 本章重点难点提点& p5 k3 c2 _0 P. y, n
4-2 本章作业 (04:17): ]. |7 S9 w0 ~* K" x
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)' m6 u J: D) k
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)# u5 g! f( N+ O' q- w
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09): q0 p: n. k! Y, j, c
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
2 r0 f: i7 p+ A4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)8 j- h3 b/ r0 _. S) `6 |( p. d
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
) u$ k! Q- d* Y& s1 M# k. I- |$ L4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
3 y& l& {4 O# j p4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)( G0 O% p4 I: K' B$ i
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
7 C" n; X/ O: }! u# p4-12 缺失值填充 (24:39)
" \5 i3 |& _4 @2 p% A5 `1 X+ z4 N4 S) }, U. w7 l% a9 ^
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
% I8 X7 Q Q d/ c5-1 ALS 算法原理 (05:52)) [! Z2 f4 t! m9 M5 u
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
% l1 n- R) Q) a; h( {9 w5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28): A2 n8 P' q2 K1 d5 F1 N8 v
9 i; U: W$ w( a8 J( g第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建3 F& j. X m, ~' s7 e
6-1 本章重点难点提点
5 Y2 }$ V2 i# b4 O; d' [6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
! f: v# `; Q/ ~; \8 b$ i6-3 开发环境搭建 (19:13)
2 t0 \/ T& G5 j6 T# b* B" e3 q' ]6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
: @& c! J; x6 q7 A1 Q6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
. x$ Q+ C1 f% O, F
; M; H$ h0 H9 f7 Z8 p2 q; t第7章 推荐系统搭建——UI界面模块, k7 l: h7 j r* P6 e, B! }# D
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
+ G `/ w, e( @$ c7 K% U, Y0 U7-2 用户访问页面实现 (11:48)4 a: U4 B8 K1 a8 `3 z( @3 `
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
/ s$ s$ m' ~, B7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)( f9 K# G/ W* H. O* D
" E$ U7 b8 H9 R- l! f6 `3 i0 W4 P第8章 推荐系统搭建——数据层+ h. \7 h* V' v: l9 K6 V7 w+ m% Z" @
8-1 数据上报（上） (18:07)' l& V8 p* Z$ k, h G
8-2 数据上报（下） (13:57): y7 d; B$ ~1 e- b+ P; Z
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)" s. E: G6 P: e+ Y
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
- Q% I; |2 t% k; t# D. h8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
) x* b9 G+ q9 S5 l- b: n8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
% F, i0 Q5 V& M; I& f- D- w; z w+ o
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
9 Y8 c. y9 h$ w4 C9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
1 p6 G* e' G3 @$ P$ K, d% W9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
# l* Z: J ^1 I7 M, |4 S( L7 {9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
- o# B0 [3 @, r+ ~9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
4 |2 Z/ Q$ c" K9 b; @9 Q- e9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
& v( P/ h4 w- Z; U6 v9 g, d9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)7 ^$ }$ T$ a0 U6 C4 h
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)! j$ p' M$ W! m- Q) r# Q, i1 d
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
9 |8 K4 _5 c; w0 m4 \9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33), }: h p4 E& K8 e! ]3 G/ ^
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)- d Y" c/ Z* D, h
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
6 E! t- C# J; D# |
; z u& r, u) e; Z* Z1 W第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
+ K q" A( [8 q8 M% O Z4 ]10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
3 c% ^1 ?. t# {) l10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
# s* e; A$ p$ b, M7 J5 N9 t& v% j) f10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
9 w9 V. Q/ t* O! Z8 `4 {! }! |4 l8 ~3 [0 n3 L% u/ X& d0 e) m7 Z
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块! y0 X5 i6 v8 {, g
11-1 AB Test (05:12)& t! y6 y1 |/ x
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)2 H$ g( m$ v8 J1 ~4 a" H! A) m
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
* n9 X" j, Q8 K- O# h& P! g. r& I- z11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
' H* d: k2 c" p( M; G11-5 常用评测指标 (05:37)# y. @( A, N. W7 I3 |
5 h- k6 c( ?( F5 S2 O& c3 b" Q
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
& j1 e/ }# C6 O9 z# E) c12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)4 ~" `. d- ?* h- Q2 m$ \# U! F# |
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
0 C; n: K5 b: i+ r5 {12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)& l, I, h( p' N$ o/ G1 [* O
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
5 h0 `2 u5 r) O/ S/ ~3 J12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)( N$ J( m; t( v0 c2 G7 u
" }# F& X" B) v& G
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
, [9 s& @) Z9 L, g" D+ u* q13-1 RBM神经网络 (06:02)
1 b1 x4 b7 K: P) k13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)1 x8 k$ j# g4 ~5 p; e# H8 C
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
6 p( i: w% T- F7 t
" o' t1 ~' C: g7 D3 L5 r第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
+ _8 L9 ?+ s. W# Z6 m14-1 文本向量化 (09:54)7 ]8 \& ^! a/ u5 ~
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
& [ s2 @+ O' j/ W$ ]2 |14-3 课程总结 (12:01)
) v0 z+ ^& } y" u5 F/ h
" W2 l% ]( {, o' Q% Q% |- w+ ?〖下载地址〗. S- K( n2 S' O
5 l/ b! K$ U; q9 m( q# ~〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
2 X' a! I9 w7 m7 f i. r, d全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
Y9 S, Y" s8 c$ L. H+ f# Z3 [
|
|
[复制链接]
