* c7 Q9 j- Y3 f3 R7 L% k1 V2 T: v5 }) y
〖课程介绍〗- {: Q" _: l6 a( G
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。9 G# ?5 X M4 I1 U( U$ O8 f8 R2 R
$ i3 w5 [# U& X% T
〖课程目录〗' c* m2 d" o8 C1 ?7 ^' l6 s
第1章 课程介绍与学习指南 试看
" g5 |* {* e0 t' g* E1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看" J$ u& _, ?3 T! A4 q: }/ `+ F' [) v
1-2 怎么更好的使用慕课平台
* \" Q1 h! }+ x1-3 你真的会问问题吗？
0 r. j* u0 ^& _" T. G4 N! M7 P+ f: f4 r w. Q! M# j0 k
第2章 了解推荐系统的生态 试看
% L T9 \$ \4 e% M2-1 本章重难点提点
. l7 d8 B" X( a6 @; w8 H- V2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看0 k8 u$ Z) ~1 f/ |) u1 s
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)+ v5 H3 p! U I, T; g" x" H
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)7 |6 }) [- B' R- l2 h
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)5 D# G }, C2 J0 g7 E. \1 R/ B
& @: t$ M' K r- m3 \第3章 给学习算法打基础 试看9 g; s2 H& C- n e* G6 f; C4 M# R
3-1 本章重点难点提点. h# r" G7 T0 |0 n- U5 K
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
B* d' K5 |# {* U9 _' a. e5 z6 p3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
0 [6 K+ M& J4 |: o9 h& g3 f: e$ w/ ?. H! a4 P
第4章 详解协同过滤推荐算法原理' @9 a6 D1 o4 ~
4-1 本章重点难点提点
& l( ]* p4 q g- I# w4 X4-2 本章作业 (04:17)
: B0 z. Y: j9 L ~4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)7 b$ C) @. w/ O& q% R
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)! T& q c/ G% x+ y. f6 B* \, b
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
& T% Q: C+ o G! `4 R4 P4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)( ~/ Q" B5 t! ]- R. j9 C
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
; l5 d9 a1 S0 w3 J* k$ L/ `4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
$ N% H: [6 u0 N, B2 U U" q4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)) |" A4 b Y T6 P! u6 w: l* z
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
: N/ z7 a- N: {! d6 f4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
4 `! }, \, L' Y. A7 Z4-12 缺失值填充 (24:39)* u* i; V. ~* ~; `2 d: X1 t
% ]7 ~* R; i1 S& z$ ]9 l
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理7 x; }( P. d) C1 @
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
8 W( x! j" _: o }" C5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)' @6 z( Q2 i4 O/ A& X
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)1 T+ W# z* \! J( k, O+ i9 D3 W
$ X. Q8 Y M5 m
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
8 v. t h) X& D B" \6 F7 S6-1 本章重点难点提点
0 I) r+ M6 F% n$ A# ~4 t2 K6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
# H# ?& j6 T0 q1 l/ I6-3 开发环境搭建 (19:13)
8 k; M+ l" |! X) j2 O, y6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
@, `* W2 U; v1 a) U- s9 x6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
: \6 j' S( R5 e4 \1 | _" C! c
3 ]" ^5 X! G4 F9 d& j/ Z第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
+ S* \3 Q8 S, g0 ?6 e6 |9 Y. ]7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
, J- C' c( l3 x- c# L0 M, k8 S7-2 用户访问页面实现 (11:48)# W: L- V% z' Q! }2 ^+ r R; x
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)+ @+ @/ ` g. U( _4 q4 [3 g
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)# z: K9 ] }: U
, T+ \5 x1 h! `# T% b第8章 推荐系统搭建——数据层3 H4 n9 N4 f, p2 l8 v* ~
8-1 数据上报（上） (18:07)
, X/ m( P0 Z: A( s$ P! |8-2 数据上报（下） (13:57)
8 ~- k; S8 G* X d! Z8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13), E; N. F& ]& Q8 e. S
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28): U3 G3 g! d1 x
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
* Y8 d9 y# Y( l! d6 ]8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30) r+ H8 \9 @$ a: d
: a8 c; q" b% V1 V2 d' J
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎, R) S0 h& R2 N2 \" t
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)9 u( M0 O8 q1 o- @1 c- d! 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)
8 H' b% M) @$ |" k* \9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)/ V$ W K" g; V0 D8 ~6 X% I, w3 M
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
5 [5 V% B E2 u9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
& y5 }4 m( K& X& X9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)7 t+ X4 Y2 o4 c6 A! d' l6 p
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
+ k4 \1 s6 ?1 k& @+ n& ^( w4 o9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
S* o" z2 [$ }1 n& p/ c! X3 a9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)/ i8 M: N1 E! n" K e; @: v
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06) {+ ^ k' H2 ^8 H: e; D
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)2 @4 u% `& R, t& b0 h
: s2 A) i" g9 H, y+ Q第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储% r; ?, d9 `7 B
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)/ i! E6 a, ~0 Q0 {1 p1 [+ Q
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
1 n" R; T" _6 \) `4 q' \; ]* T10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)/ ]- Q6 _2 M% [; H) [; |
9 @5 g( B- |: a) ^! K3 K
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块3 N0 ~0 n; I7 Q3 S6 ]
11-1 AB Test (05:12)
% ?8 c+ F. C. ~, G" ]* I% ?5 \) p11-2 AB Test的分流管理 (06:26)5 j V# d% P2 L% X
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01); b, {3 G' q7 Z M6 B& |
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)# t7 Z" i* ^* Y/ V) w/ f
11-5 常用评测指标 (05:37)! V" I7 S/ J! W+ p2 a
3 Q) e+ o3 ?( e+ w, P2 V6 S* w第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法- U% ]$ Q; a! l# L( B
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)$ u7 ~( u2 T0 v5 H) }. r
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24): B* D9 z9 N1 d- u
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)& h3 e' M8 {" H) y
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)8 Z+ S/ R5 b# W0 g# F% k
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)- v0 F* W1 Q! X
! v- O% f% x3 d/ U( P* U
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法7 s, y6 ]0 S5 w
13-1 RBM神经网络 (06:02)% A7 O$ B) n1 e' c8 |# F8 ?# s
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
, p1 Z& u/ U2 F7 e% {: o5 ], s- ^13-3 RNN循环神经网络 (11:34)4 y7 p8 f" L( v2 v$ u$ p
9 i" i* {+ r! `! A" o. h& ^+ c第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
7 [; h# W: Y, j% I+ X% c14-1 文本向量化 (09:54)
# Y4 c! \2 J0 r/ g" U+ p9 v9 G14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29) M/ ?+ p n- `6 s9 r
14-3 课程总结 (12:01)
7 _5 i) }! P# V) G* ]: i0 ~9 j- U% |" f1 {+ m9 F# p* U! {# ^
〖下载地址〗5 F; k/ C1 v$ C; F, b6 O6 H- E
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