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1 Y2 ~- g5 ~/ a, I$ ~1 Z2 u1 q〖课程介绍〗0 Q( S7 f; q6 N% L8 |0 C0 H* H6 p- L l+ K4 m
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。" E5 F' _0 K: I# \
+ ]' `. Z7 Y1 N+ l$ f〖课程目录〗
' d0 o/ m: Y3 [, t. L4 y5 v) D- e第1章 课程介绍与学习指南 试看
9 U% k5 j- o5 o% [- R. ?! V$ S1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
5 Y# ?9 K+ w- L) l+ Z- Z$ m) z1-2 怎么更好的使用慕课平台' s+ O- b3 S9 ^( i$ d
1-3 你真的会问问题吗？1 R/ V2 C5 w4 q- W
# A# J1 q7 B; Q) F
第2章 了解推荐系统的生态 试看2 u" k; u! Z. s- j
2-1 本章重难点提点% F6 X8 S2 a6 ]5 b B
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看# @) u+ G, i3 h! K9 E
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
& I8 c3 N2 F5 y% a. i& g' F+ `1 {% e& D2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
/ Z9 j" K4 `" _- o R& z2-5 推荐系统效果评测 (17:55)& C6 u5 @$ j( E9 F0 n7 s$ Q
- v a9 f# W" c; l5 w b
第3章 给学习算法打基础 试看
9 e6 ^7 O" v/ A. m8 p$ Y" p3-1 本章重点难点提点2 e g& l( D# O* c3 p, |
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
, E) f$ a. b# X$ ~ ^" e( h3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
) ^8 Z) E+ v, t% i2 v8 \& I& X
x4 p# j* C5 X- l( B% h. S( Z第4章 详解协同过滤推荐算法原理
- j0 I- A+ w; s/ p4-1 本章重点难点提点
+ H- B5 C, J3 v+ H2 ~5 O4-2 本章作业 (04:17)- r$ _5 |+ [8 p% {* h+ e
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)) z" ~3 v# C; v! L
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
. [. ?7 I1 [& e9 o7 @4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)7 h0 T% a: R" j4 t
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
4 e& V4 A# H" N) g F4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
+ j' H7 E! ?2 y9 I& G$ E4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
) e ~+ z. `# k5 m2 h4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
2 |3 w; u6 S' o. e4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
; p. V p- [' j' [* K$ M# |4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
" {- k- Q1 Z0 S& B, |4-12 缺失值填充 (24:39)1 ?2 e9 q, x$ g9 u8 G& ?0 M
0 t5 s: C# q. `, n* B, @第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
J, P/ y( h0 U/ Y3 V0 D5-1 ALS 算法原理 (05:52)
* i0 J# d& d6 _7 }1 u5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)3 ?0 k, H( s( I5 |
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
/ }1 u! t3 j4 A! G
, C1 ]& B2 n& B0 c9 J9 k3 Y$ t7 l: I- n第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
+ p2 m4 r5 ^5 X& ~. P6-1 本章重点难点提点
+ `2 _6 R. x9 b) p* N% q* r6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
+ t" W. F0 k0 G7 i+ o4 A6-3 开发环境搭建 (19:13)
" T& }+ X q& ~% v6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
8 T/ K& W/ t, O) a7 i; k# V1 s6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
6 |5 d# x2 K7 ^5 f# v9 X. V* M5 p7 g
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块: Y' H* [: L" M
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
# \- b: _1 Y* d: H7-2 用户访问页面实现 (11:48)
* P |; z' i4 v7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
' s9 Q$ n; ^1 D" k* \7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)6 ]4 L' S; j' ?
, b8 s5 f( V9 ]
第8章 推荐系统搭建——数据层
6 b' `$ I* X) m( M8-1 数据上报（上） (18:07)1 |: B- Q& q5 Y) Z
8-2 数据上报（下） (13:57)
. Q& L. ^$ Y$ a( }4 h3 O. e8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)0 m7 x- ?# `' J( Z. c
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)2 @" H+ o6 _8 ]- c9 Z) ?* \# y
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
" u0 i- N3 Q" b9 j2 W: A8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)* @+ M; H2 d5 N4 m
9 ~3 u' _- X% x$ R) ^% j. V0 _
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎6 ^8 Y# _& p, F4 f7 q3 r3 {
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)! c' i; T t# D5 s3 L9 k y1 Y! }
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20), S4 J! v9 r) N# 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)
* ]6 M C: t0 {& g; C0 z( K9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
' u* S M8 V! i5 L8 R8 {/ y+ y9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)2 y4 V4 l- W1 r- \, Q' w
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)& G" }; X( V, H3 K6 s: z
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)! F6 h% J0 y( V6 P5 U6 j
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
' W1 h6 l; S3 u. o9 {9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)- k0 V S1 h( w Q: b+ J
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
; T* i( ?! ?- V2 a9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)3 {9 t) R+ W+ r" u7 B# ~
" n+ r% V) @1 t( w5 M4 E第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
5 d6 c+ F8 j* U+ t, W1 N10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
' K2 `# t: H5 |! n' g+ W6 E10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
W; z0 w- x% t10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
' K# R' N7 v8 }2 s. j
, W9 H0 `* q* H5 U第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 _7 U% D* b# m: k0 T& R' z11-1 AB Test (05:12)
& u# u2 I4 A& j5 d4 t z" M" c11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
q2 n) v& q6 Z" I! b' j7 t( z11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)- ^- i' }$ S2 t s7 W
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57); m6 J3 _! K) \2 y$ g% l7 U
11-5 常用评测指标 (05:37)
' B: g, ?# r" H# I: s2 L- J0 d6 \2 I+ ^9 i+ O, E: y
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法' ~" Z9 t9 n P Q2 f" }7 b
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
# F6 m- `: B) v4 X' f12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)* `/ m# L; s; q; c* b
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
' e: m5 [2 i3 {12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
+ ~% x5 C2 Q5 O7 B; f% {% x5 G% z12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)0 W3 r1 r3 {) V9 e
: w0 l, V. A9 a9 z6 K第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法0 Z) ~! n ~9 [1 {4 ]
13-1 RBM神经网络 (06:02)
4 T; N7 e6 f' s13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
& D! k' l$ [6 z' O7 c7 d1 |13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
! {. X5 I* ?0 E* T+ N; @6 V* V5 P9 r I ]- [* P6 H4 V
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法; x3 l, d/ k3 A" a6 d/ P6 L3 ]
14-1 文本向量化 (09:54)
" P7 T0 p0 K: h0 M( ^2 b3 M14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)4 ~8 E$ d) H* C+ D" m6 M- a
14-3 课程总结 (12:01)* W! D K5 ^2 Z: c# |
1 e4 z) b1 b% |. u3 V% b" k, p5 X
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