) a3 D) K. ?( }
+ i: o- {. Q+ t〖课程介绍〗
3 ?9 U8 `9 y; Y8 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。8 g8 `, U" O" e" D' I; v* b
* a# ]3 A5 T, D1 O3 N# D
〖课程目录〗, i* u8 T; @- ?' g
第1章 课程介绍与学习指南 试看 Q- k! D5 P! E& [! E% }
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看: i3 @: Y) B A( T- T6 a4 a
1-2 怎么更好的使用慕课平台
) f0 r& u4 r) E) p# _1-3 你真的会问问题吗？, @8 ^4 e0 I d
' D, Y* m# ~% z6 c4 @
第2章 了解推荐系统的生态 试看
8 @$ J0 s" i! q2 Y1 O) M5 ?2-1 本章重难点提点
+ \) \! K4 q, f( w7 U2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
( V' z; \# x2 n j9 N- M1 e2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
, h: [- h8 h+ ^5 h5 W2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)( ]0 Z& q% E7 u8 f0 e" m
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
5 j- D' f/ [- u* }; H) o# U( |6 I. B
第3章 给学习算法打基础 试看+ V0 v" Y$ K' `/ z7 o, t& m+ [$ j
3-1 本章重点难点提点: p: m6 b4 a6 v* ]0 ~! C
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
( O. y* S) B0 A! l4 @3 C! ]( J3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
0 r; x+ f! q: T4 j# N) t) b+ U' J% Z/ c' P* m+ n
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
; e3 t) f3 w; C7 X9 r0 ]4-1 本章重点难点提点, F& _+ Y& \' {7 x* ]- b; g* E
4-2 本章作业 (04:17): F% _9 n8 E7 ^' b
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)* v G. i5 P1 O% N
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
6 I0 ~# B z+ \& h$ S4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
7 J! s2 k8 Q4 U! O- u4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)# R2 Q2 ? b7 w5 L8 y$ K
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)! ]8 d( o# x0 _& } }, G
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)0 E; L6 ]* w& n! a6 `
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
# q. x0 ~/ [" G4 \- \6 Y4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
' o0 O3 s/ c' ?2 _8 v7 L- I4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
: W& ?! \0 H0 U2 \# B. n, a4-12 缺失值填充 (24:39)- ~! A6 H1 {) [9 a6 u' c
) {9 c5 n/ {# l ~6 @8 o8 ~
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
3 U4 w7 b2 h4 \$ k3 Q9 n3 k5-1 ALS 算法原理 (05:52)
2 x. v$ q& i0 |. R9 Y' n0 B5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51) a3 b2 d2 D0 @7 r$ }( K
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)$ K3 y! J b* M. ~( L: C% A$ }
; G9 H* R. L5 o$ w第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建' C& |! n5 q0 _+ E
6-1 本章重点难点提点6 h" a: \, _. p& q# ~
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
. s, d9 `4 v: S6-3 开发环境搭建 (19:13)
+ X# Y) j8 ]1 s) k% j* \( y8 h6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)4 ]0 u: D! j* Z0 ~! w2 r& r, Z: k9 V
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
5 Y2 X& o' m0 u
- l, D) o/ Z r4 p2 S第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
7 @1 u5 ~( D* ?7 @, w7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
9 |# T, `9 U- i( s9 u1 ^7-2 用户访问页面实现 (11:48)
, P0 n' ?8 {* W7 o7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)0 e( j' r( U1 A% r3 ~$ Z
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)0 v D/ U* q4 G* v! X) s
& o( p. W9 B1 {# S2 u# _第8章 推荐系统搭建——数据层8 J, f) S. a- A. Y! K$ K
8-1 数据上报（上） (18:07)! W9 }0 ~0 j) H
8-2 数据上报（下） (13:57)2 ~' }# p% Z& f4 _# a
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)! R6 p. f+ S9 P- D; E+ b; [: A
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)' e$ B) }" s9 h. ~ m" y
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
2 J, c& u1 [4 a2 o+ t7 |8 R8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)3 V. f- t) H8 \" Z$ }- [
1 Z! A: z- {" v1 J5 K) l5 V第9章 推荐系统搭建——推荐引擎6 g+ L+ ~! e; Z* o4 h7 H- w( G8 W
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
) \: k) T- r, [+ x- ^9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)" M7 }, E7 W4 a; W3 C
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)! D( }% Y* b; z
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)+ x; T5 r; S2 F% T' L! S
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
# |# b2 Y, z" F, a+ o( M9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
* C8 e& G: o7 I9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
5 A8 {2 w# m% u6 N7 O9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04); n0 R# W, Z. @* W
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
]# ? J7 x& f1 w! M8 b$ _9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)3 M- J8 B. x# B0 W l4 o* K! G
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
9 d% t# Y; C3 ]# [5 w) d/ L m: O+ n1 J
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
, }' R2 a2 t7 K0 z" b1 o! w10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)& O& T7 k6 G v' m3 ]% g+ Y
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
/ I' \, r4 {1 w/ g! p10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)- ^8 `: B5 z. W
) n8 |7 M, B; d2 T第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
: M% Y) C0 o. D% u9 h11-1 AB Test (05:12)
& H5 s& c5 @: F @6 r11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
" y& I! t3 M3 [ T6 u! ~11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)" `( L' v& g/ O$ C# ^+ R& `- c
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
; X5 O r/ @( @2 g& p, W; `( F11-5 常用评测指标 (05:37)
& c6 p9 v& _9 J$ |4 _3 }; {. \( h4 A
: m; S% F! m! e8 ?* s第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
+ \; ?* v/ o: F H* `! ^( Q5 b12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)5 \" z' |+ ?" y( |1 |
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
9 f& p3 M x, r3 s7 _12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
' E; c$ B5 y2 y2 C$ c( h( C" k& {12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09). X! X1 g* J1 p! W0 e2 c
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
: y! m! a) m4 g$ [' S+ H5 i0 D- S7 o' u' y* s J$ d9 D
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
: ~0 `& F- ~' F) c+ a. |13-1 RBM神经网络 (06:02)4 D. K# d0 i5 _) f( X% d) V& Q
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
, x" m6 f* f3 A) j- m' Y13-3 RNN循环神经网络 (11:34), D: l" `* w q
2 z# f7 Z& W0 ^第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法" F6 W, D& m8 L- A
14-1 文本向量化 (09:54)1 r6 Y) Y0 f# v+ R2 z# h
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)+ C2 {6 I7 N' }1 \8 \8 s
14-3 课程总结 (12:01)
- r5 Y2 G3 Q, J1 e6 w o( m# H# {* L2 P* I8 s. T9 |5 t! w
〖下载地址〗: q! i: X9 X* w
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