' G2 Y9 y9 {6 x- E0 I P/ D1 j0 w" \$ j# P0 }8 \
〖课程介绍〗0 J# }! ^5 z$ z% b8 a
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。' w. M( z2 r# y5 |8 h0 t
' l( |7 C8 x4 L6 n
〖课程目录〗. A+ z0 V0 _6 T( M/ k
第1章 课程介绍与学习指南 试看- O2 q/ T4 N4 o
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看" I, j1 J) O) i, Z' a+ i& s
1-2 怎么更好的使用慕课平台, r* p( _8 Q6 T6 z* ^: S' X' D( S
1-3 你真的会问问题吗？
1 O; p5 U Y, u" D7 s. C
8 G8 u% v8 K% |+ ]3 g4 i第2章 了解推荐系统的生态 试看4 r. G+ G% L% o
2-1 本章重难点提点
; k1 N# A+ M9 ~; u; k2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
8 X# P0 u' v: c Q% A& r$ S5 G2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
- Q# ]2 K1 b. i0 x9 M6 d. x2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)$ d0 w: f2 N! W' v# F+ o
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)% Z2 j) ~5 }, N. b
) L0 c1 P3 J- P
第3章 给学习算法打基础 试看0 R( L3 `) ^, j! i i7 ^7 h: R
3-1 本章重点难点提点0 g) _9 p, Y+ z
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
* U# w( P7 I2 l, a: y, b m {3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
: A3 h4 `3 h' E+ ^1 l) M! H) M' z4 y i! N) {" ^1 H( c
第4章 详解协同过滤推荐算法原理) J- V7 W8 }3 F/ N
4-1 本章重点难点提点
8 u2 o3 a# j- h. k. S. p+ N. ~4-2 本章作业 (04:17)# s. \( K* o S3 C9 O
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)- {' T/ D; p9 s& c; G
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)& ^3 s( i6 E4 U& I) Y* V
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
, T0 l+ u4 k. T4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)3 Y# s! p |' R$ A* L2 R2 J
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)1 j- W/ E. c& O: V" P
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)7 V8 m+ m0 }7 K. f
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)8 n; j- w2 d9 x
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
8 Y$ H/ M0 g. \1 U4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
- `) x; F, Z( A4-12 缺失值填充 (24:39)' i+ }3 }3 @& y$ I( ]( l$ O
5 S8 I) f: U' B: [# F' G1 n第5章 Spark内置推荐算法ALS原理7 A4 F9 h7 v( ^" T9 i( f
5-1 ALS 算法原理 (05:52)+ \% {7 \2 z) J
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
0 P; J3 ?7 L; d7 m5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)9 v( B. b* b1 k& y
6 |+ {! e; y! o" f( q( F V
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建: `& U. r" \# M ~
6-1 本章重点难点提点8 ?: S B m# o) Q+ Y. s5 ^" J
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
3 Z, e7 S Y+ q3 E F# `: a6-3 开发环境搭建 (19:13)# N! e3 _2 M: s4 C# }$ p+ x6 K
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)8 R- A- V3 z: F( p) u' ^
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
$ L1 h# u& B4 D* z8 ?! V6 |
" {0 k% E8 f' Q1 C% p4 Q* G第7章 推荐系统搭建——UI界面模块) k. n" G. r Q
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08) }0 e% Z7 z) c' P) s
7-2 用户访问页面实现 (11:48)2 ^, h: |& w2 F! B+ Q8 m( f2 S
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)& R/ \) V" _0 W( `
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)3 D- V7 c3 a+ p+ B/ e6 x
" ]- Z% y/ j. E9 N( B g" P6 q第8章 推荐系统搭建——数据层
/ H1 M! l. ~3 K2 [( j* N8 i8-1 数据上报（上） (18:07)7 {! M o( f* P9 r# p
8-2 数据上报（下） (13:57)& c8 k5 T) e3 ? t" K, D
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)* N4 x$ l) w5 K
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)- L8 z1 j8 u; h( N2 T: I3 w
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
# j1 b. ]8 r/ b* r8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
+ K/ E _2 @, F m( u& y) L1 K* E/ o6 R
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎. e3 C2 F& H& i9 y9 ]& |0 s
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
2 s! Q5 d$ ^( |' Y- I8 K3 d7 W9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)" E \, b. v: }
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57). f0 j% U6 V) O. s7 H- J8 e- a
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
# `! n( x. e" F t( n" l9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)- u& \) p* x. E9 Y6 b+ D z; T& ~
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
1 x) W. }0 r+ M; O4 D- p9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
' q6 q$ U; Y. m# Q9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
* i* d3 S2 ^( ?3 Y. m$ K- K9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)8 N2 o# F( \7 Z3 m. g, c5 b
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
$ x- R% B4 A3 }2 m- s& @9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
( P. r4 I/ V$ h; x% V
5 D3 b' M& U. M! C; t* s0 G. {/ F第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储7 m# Q9 d8 _2 q: t5 X- k3 W2 J! p
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)% p* W( ], S. R& d% J N( H
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
" ?: u$ ^# ~* f: h; n" e10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)% O) U% o- M" q3 ?, s) f7 S: h4 L' a
' H! l$ r4 F( F& h
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块9 Q; w+ c& H/ `( g7 w! A
11-1 AB Test (05:12)
y! J O7 c* }9 F! g11-2 AB Test的分流管理 (06:26), `% @& Z+ G/ ? ?- @0 w
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)& t8 m/ Q4 o, p
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
. }1 I! [/ \6 r8 c1 c11-5 常用评测指标 (05:37)2 w5 l$ ~0 C3 D$ m3 s' a( P
) q0 s- b5 v" \& e: u
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法9 Y! D8 j* k' j- e2 L6 A
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)7 A) I4 f, V9 P9 i4 x3 _$ _# C
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)6 N) u$ D% e( \2 M, Y+ U; y
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
1 j/ }8 C: C9 T8 |6 ^ ~/ b, o2 \12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
- O! O: p: t2 `: h% A/ d4 f- h! e12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
6 U# I2 a7 ~- |8 q9 Z
2 q8 y- q1 x$ H9 b6 n, `9 V! J第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法- V8 k3 L; d! p6 X
13-1 RBM神经网络 (06:02), p- t" M, u& S, |! f! Z
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
0 q; g+ Z. P4 n) K, V; l k( c7 Z- @13-3 RNN循环神经网络 (11:34)) C8 O* o4 D* e# A9 A
% j' _4 {$ f& u4 {第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法. K& b8 t4 l# @4 _9 k9 v
14-1 文本向量化 (09:54)9 x0 Q& q* D- \" W7 f. h
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)3 A! e" O! F x3 p
14-3 课程总结 (12:01)8 G4 [: G2 Y, u
) _) l& F. o" Y) k
〖下载地址〗
0 P9 k" W; C6 l0 `& A% s' l& o" ?
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 ?7 ^% v0 y" \" s) `4 p6 b3 G0 x
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
0 R( d3 M" X6 Q
|
|
[复制链接]
