+ V1 N1 h3 M, ^, s: _ H. T& B. f% J- K4 G5 l4 b5 X* d
〖课程介绍〗
, I+ X. ?$ e! G/ 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。5 z' @5 q" k. u+ Y9 h D
% X, h& K3 g! |3 C! |0 O& j
〖课程目录〗: f& A( j$ E; v3 h* U- m, k7 e
第1章 课程介绍与学习指南 试看
2 S4 G) x7 P( k1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看& b$ R: X) D. i/ w* i: ?
1-2 怎么更好的使用慕课平台2 {# C" I8 ~ p4 i- w. S4 o
1-3 你真的会问问题吗？
7 V" p- Q" S: t$ G& |2 w( w) |3 I3 O
第2章 了解推荐系统的生态 试看0 i' i( M- I5 L1 R* u
2-1 本章重难点提点+ G6 b# U% T2 n0 m% R: S7 o+ b3 V* K
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
; B+ Z+ T' [3 g5 y& s3 J2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
& N1 A- H1 p9 W2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)7 V+ G3 V6 [$ |% m& v: z
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
! R( Y' B3 a7 B4 U* A( ^8 R; {6 J+ ^8 \, u# n9 X
第3章 给学习算法打基础 试看+ l! f( i. q0 k2 v6 l
3-1 本章重点难点提点
3 C5 ^' e) t( D3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
6 ~6 n: }5 r# S3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)- [& B4 x; q+ g2 B
( Q0 a/ `5 E6 C1 s. g% Y( t' D+ T
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
6 E1 ^0 O ^' e1 ]4-1 本章重点难点提点& @4 h' A: D$ f% j5 P
4-2 本章作业 (04:17)
! K- x+ j$ Y5 `3 @! W. w4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
4 v. C5 u8 W3 b; Q! o! q8 T4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
- f4 B- M8 c# f/ @$ } Y' k0 o4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)# i/ H ^. ]# _0 |
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)/ \; z: [, j# ?2 m! }
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
2 a J9 a/ j+ y' R, X; ~) _( H0 Z4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
6 S! \, l- D5 P) `! |! A9 P( N4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
3 a# R# W; i9 s( n8 N7 U4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
7 X' ]5 w9 {* E% u4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
- n/ D9 G/ N/ I/ ~3 Q4-12 缺失值填充 (24:39)
" N0 b6 s1 {6 B2 S
6 _1 V$ ` u \! E: e4 J! N第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
. P' ~. x& _* B/ f: t& I ]5-1 ALS 算法原理 (05:52)1 m& m! G- Q) x. L/ p7 d
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)+ L! E! g0 g9 m
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
" m+ Y7 G6 X1 f9 `) z7 q
% K7 N8 O* S% X. t$ O R( t第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建* f, W3 r2 ~+ a8 i! S# I
6-1 本章重点难点提点
8 O/ X' f/ y0 Z/ W- c( z8 ?: a* x6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
2 P6 Q* d( W+ f% k& a6-3 开发环境搭建 (19:13)
% x1 \4 f2 n- C2 O6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)5 J: d" l% [ w a4 s
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )2 }4 G E0 \4 n: V
% \( k3 r$ X1 b; L' }3 A" H第7章 推荐系统搭建——UI界面模块2 B6 |+ y+ e! L+ n2 {9 I
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
4 \2 n3 Z' T* @: T% X7-2 用户访问页面实现 (11:48): e6 r: p, i2 y) u: A! l/ ^
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)6 ~. [! E8 Q2 v$ W) x0 E6 B
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
( O0 p) L% P2 L! s5 u9 ^1 R. m" X* |5 \+ p8 L8 z; z" ^& D
第8章 推荐系统搭建——数据层3 Q4 L1 a7 R+ w( ^. A
8-1 数据上报（上） (18:07)
2 U0 b: g& U3 }0 |# ~8-2 数据上报（下） (13:57)
- d0 y" V/ n( D, q8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
! e* W1 b" M. J/ h: R' ?8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
% H0 Y- `+ Q/ k0 c8 t8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)5 l" @) E& e+ b6 N/ K3 {
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)7 ?8 n3 Z$ b3 k7 e! N- u; U9 v
0 l9 W6 j# v$ j' w q, x
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
6 o; T1 g+ o0 J2 d2 A. |3 f0 J" y9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
* t& A& b) G _! m5 c) G# Z N9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
' b% p6 R& S1 d5 n6 U- q9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)7 c z! Q& ^/ Z2 s/ @, U5 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)8 e; o1 s- _% E0 Z+ [% a; f
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)/ {7 w( l8 O& f* w2 j
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)) w9 q! K4 N( P! e
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
0 m; T+ S. B8 {6 _0 b6 u" z5 ^* H9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
, F7 j; |& c Y" k0 `* G1 {9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)) }% Y8 B4 z6 ^2 |+ S
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)$ n% G# j+ Y Z/ o
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07). }: h$ Z) y' Z m9 ~- h N, [2 _
; T4 _1 S U4 [* |$ e% R
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储, w+ y# D; t; D R+ G2 _6 _* y
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)/ p8 A- {2 m/ [
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
" N- a s0 \5 K- g+ w- R: M3 i10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)6 g2 U4 h8 J! C, x2 m
: D2 j# v& H S7 P. ` s' M第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块8 _- Z c j9 v/ m
11-1 AB Test (05:12)4 v" M' ?0 [. h- f3 X1 v
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)4 g# l1 g' R% U% D& W, e
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
! o5 O j% A8 M. y( V6 V: r11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)( U/ _# A6 P" ^5 t! L% `: j
11-5 常用评测指标 (05:37)
) X0 u8 T( H% B- }/ ]- ]/ F
& q$ O3 g' T; e第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法" N9 Q: O$ s Z. i
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)7 j; _7 _. t) m9 C5 L
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)9 \" Y6 S' k7 @ g. f& R
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)& Z9 G9 G5 Z$ x$ G9 d) u' `! d5 e" G
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)+ ]8 U% s/ I6 y) f7 X s
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
$ G6 f3 B$ |& c( m8 ~; O: P. Q9 C9 y3 S6 L$ N. D
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法2 G7 c( }# X; W* n8 z4 l: Z/ a' l y
13-1 RBM神经网络 (06:02)( R4 E& g" s9 `* J; L9 K: f
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
+ V1 h: T2 X! f3 ^13-3 RNN循环神经网络 (11:34). L5 \3 K& T/ Q- K: N
* ~7 F2 o$ m5 D, B
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
0 e: k. M g9 B3 L% ~5 s2 C6 U- n14-1 文本向量化 (09:54)$ i) [. y- ~, `! e6 R
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
; l1 l& }' f7 d3 {7 W14-3 课程总结 (12:01)
# e1 Q7 b1 Z6 E/ \/ c) x9 Y+ B7 F }7 }8 O+ K! M( p: F1 w
〖下载地址〗8 S1 c& k* h, y6 |
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