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〖课程介绍〗+ ?# D# s* _( C0 H! 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。
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; \$ e0 `5 _% s N& _〖课程目录〗
# n9 n: @# U& {0 z8 p! K7 h" t X8 c8 S第1章 课程介绍与学习指南 试看. T5 R% W0 Y4 p$ }
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
+ ~" K2 ^% C6 \1-2 怎么更好的使用慕课平台0 @; w% a/ c: p% S( g$ ]. N* D* q
1-3 你真的会问问题吗？- O& k8 W7 ^, Z2 d
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第2章 了解推荐系统的生态 试看
4 D( t6 ^; h2 `. g" h7 S2-1 本章重难点提点* L8 N4 q! i& C% N+ K- @# ^
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
; N1 l8 G0 O) j( Z- S2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)5 R. m: B0 \' Y& n$ ^' u, ~
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)0 X' ^! k C. |4 S& _
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
5 {$ O" Z4 X1 r( Q) `. }4 y3 {+ B; W+ B8 l
第3章 给学习算法打基础 试看7 u5 l( T7 v0 T$ J
3-1 本章重点难点提点1 v# s& u3 N/ V& o# p0 t* k3 p
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
, E, ?' B9 f: ~, V. \3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
* M$ `7 H s3 R$ j7 q5 L( J- x( ?$ G2 c- y3 I
第4章 详解协同过滤推荐算法原理( G1 R! Q) Q8 }
4-1 本章重点难点提点
2 G$ f+ o$ Q% s1 l8 ]4-2 本章作业 (04:17)
0 H# ^5 h6 I) s. r: X3 n9 @$ n* g4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)) p" |% `+ Z0 ]+ a
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
3 l' I0 e! v! Z) ~: l7 q% `4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
% k5 T$ g, w4 f& q* q, J! Z B4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)5 Z- k% f) I9 {$ V
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
; \% [; p6 H' ?. i) L4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
n% |# c, H2 ?: i8 L! v4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
1 p3 d& v j- f; q/ I4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)* G: k+ `3 E3 u6 N
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)1 y7 c& s2 u! t3 x# J* x
4-12 缺失值填充 (24:39)3 x, |( G" A) f: k, P( E
; X" f/ n2 p6 {9 }- S" h+ ]! m第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
' H+ g; w& b& }& @! w+ w+ l5-1 ALS 算法原理 (05:52)
8 M8 a4 L" \1 r) C; `5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
. l9 ^4 N3 L/ P# B- g/ O% c5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
+ V! T. W% g5 S1 a; [. D" U+ w! o7 `3 j5 S) D$ V8 M
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
5 E8 t7 }) P4 d) Z+ }$ x6-1 本章重点难点提点
* I* G2 M$ V6 s$ x1 x1 K: K# m/ K6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
/ S" `" t0 l! d, E/ {6 W6-3 开发环境搭建 (19:13)
. o" @2 z3 d0 G3 o6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
9 a& T9 Y3 b" c+ Z* n' y6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
1 J0 ^3 ]6 p7 e7 E' z
l3 V5 O# [! ~1 z r/ T0 Q第7章 推荐系统搭建——UI界面模块& k/ @0 I6 k" x1 f6 g. u, @
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
2 N8 u6 l& F. O9 Y5 F3 a, m0 I" n$ F7-2 用户访问页面实现 (11:48). n; r" i1 K( q
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
/ }. h. g( S% C, y7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)0 f) J# B, b9 p% j
; r& ]4 G y/ ?2 E
第8章 推荐系统搭建——数据层
/ v- q3 D" r4 `( a! B! f8-1 数据上报（上） (18:07): H% g0 A+ a/ T' f2 d; Z
8-2 数据上报（下） (13:57)3 S0 C2 A2 w3 `" U( |$ P
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
: d( O- ~8 n3 _$ @; Q; Z8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28), A7 i1 x3 v/ t4 U8 X& ]/ q
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07): g$ h; `1 h' Z) e$ `
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)& Q; {0 Z. I, T& A8 n8 Z
s2 J! G4 O& o4 f0 C
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎0 N) u1 j; A7 I0 I" s. M
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)- G$ Z v, C8 C
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
* I4 s' n8 G' r# r- T9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
) v& A4 e- X* {6 K5 L9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)1 ]7 G3 @& c, \( ^4 o. ?
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)- I% r3 U. t# F, V5 n
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
F) _: }2 u9 V3 S9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
' S) n' `& e: h8 V- I9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)2 t& s- R) F; x( | [
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
: e7 j4 F: M3 q0 z3 u9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
( J% `5 I4 ^. F! f$ }* J4 {, g; R9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
9 H0 ~" M% O" C3 r8 [7 w+ W& z9 C6 E8 J# r! q/ w6 Q3 d
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储2 X- @1 g6 e. y6 r
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
{/ s$ J4 e/ Q& b' ]1 D10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)) c7 V6 n% H* ^! Z. O
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
1 `. w9 t; z) y0 w# t1 X6 r0 H( y" C/ R
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 I- W7 w. [/ e" a9 A11-1 AB Test (05:12)8 \# Z9 P1 _/ e; j$ V2 t* K6 @
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)9 i! O, r2 k7 K1 @
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01) |- K5 h7 j& z, B: q) n8 M. a: _
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)7 u7 [, ?# I3 t0 ^
11-5 常用评测指标 (05:37)
' _8 x1 G2 r; P# w) F Q9 D
% h, a' L4 F. e5 a7 Z第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
0 i R0 a/ W" |8 o; H+ y; S' P12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)' |% I1 H9 W; Z% y( U# Y1 t
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24); {/ b% H. V. m! Z- v' b
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)( ~% E1 _# m9 C' J
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)2 E; R' ]: g+ P7 B& \, `4 X
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
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$ \3 e4 _. [: L! ]- g# E3 d$ V第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
" e2 i! D' F" n: o. d13-1 RBM神经网络 (06:02)
" o1 R; Q9 d( ~% r$ }13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)+ e6 |6 P( V. ~! F* v1 d& u: y
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)/ ?1 q& w$ m8 o
( y+ K; P2 M9 e8 E. V/ _
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
* _7 {- y! m, S" t2 C1 X- q* e6 h14-1 文本向量化 (09:54). S8 A( Q2 b4 y9 @- ?
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)2 B4 K. z) B! o7 u; j" f9 h+ |* k
14-3 课程总结 (12:01)
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* b# ~8 w2 v3 J' N% i" [〖下载地址〗1 f) E% i; s+ N. q( }
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