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〖课程介绍〗# O5 u/ n$ m% f. s5 w$ f
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。2 m+ w7 _" t* [
' [! {6 T4 B$ z3 h( `〖课程目录〗8 Z" D# @0 M" m
第1章 课程介绍与学习指南 试看
7 d$ |9 e; e; o( ^" K: G2 {! `1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
/ p/ y; A6 Y1 r2 J* g8 ~% D. C$ r1-2 怎么更好的使用慕课平台
4 T9 t7 @$ x7 r3 A0 ~) Z' J1-3 你真的会问问题吗？. i$ @7 X: k! w& F
. ]$ x8 }. t/ W! t+ w$ p第2章 了解推荐系统的生态 试看
8 u! @$ j% Q9 }' b1 ^" m4 a5 ?2-1 本章重难点提点& V" c+ ~% e8 c% e$ ?& f
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
G4 u/ R1 B1 L8 Z% q, p: _! j1 A9 F2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)# ~. `5 K1 ~- V' \( U! P- |. G
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
' v$ ]* v8 C* `5 w( K( D5 J0 Q2-5 推荐系统效果评测 (17:55)! s* n2 q2 g0 R5 t
* V0 x, g5 X. G7 t) q第3章 给学习算法打基础 试看3 @' t+ @ z; ^6 m6 `: ?
3-1 本章重点难点提点
; A) J7 M+ F$ ?7 o' x3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
! G& T# `' o1 _7 P/ ^9 S$ }! {3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
$ b0 h( n# f" T0 D* x
[9 m" H% e" G4 _' C' P第4章 详解协同过滤推荐算法原理/ j/ P" y6 o h2 P- r9 P
4-1 本章重点难点提点
! o @/ [! c+ K4-2 本章作业 (04:17): ~- U- m- V$ w+ C+ L! `
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
, T; D/ ?% m2 ~. M7 ?4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
3 j. j% @: \, j; ~4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
' j$ c) Y. v+ b5 d( T( g3 L4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
' w# d' J1 K! L4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)* C# l- M5 s( R+ s$ ~/ d+ d
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)- i! A5 C0 b0 u6 @3 C! K1 x
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)1 ^' ?" ]0 }8 O) a ~9 X
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
& E/ L4 x9 }) O* S" M4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
, W) y: v/ S) f5 U6 j( Z4-12 缺失值填充 (24:39)
" w) C+ X" X' M1 p5 A6 t9 g+ ^
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理4 {% z2 Q8 X- H
5-1 ALS 算法原理 (05:52)4 K. n# E$ n* ~5 ?4 a( A( @9 U) z: g
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)3 T2 r6 b% V& X+ c( x
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
; Z2 q, b3 q \6 {7 e1 W4 a$ u
. A K- ] e/ |) D. Y# v第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建5 F# E( z; P! Z* b3 R" G, {
6-1 本章重点难点提点5 A( B1 G6 x8 ?& |! ^% ~- B6 c
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)4 K r4 A( ]( L1 M
6-3 开发环境搭建 (19:13)
5 W0 y1 g% z% o5 h: J9 l6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)4 f2 y$ h& `5 K
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
1 e, J1 p m( h: Z' m# Z7 ?! k* k# ?: q$ `6 O2 U
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块0 y% L, l2 I1 f' d. p
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08); m6 L2 Y& t8 W( w8 A# ]: O
7-2 用户访问页面实现 (11:48)# c; m& R t" v. B1 w+ F- E+ X
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)' J" o4 |# R: z, ]; U
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23): x) C2 E+ X k" }7 m9 C
1 T' H9 X: J- ^! u6 U! H% ^9 }
第8章 推荐系统搭建——数据层$ w6 t Z; `. S8 ?5 Q/ A; Z
8-1 数据上报（上） (18:07)1 u' F- K0 B7 a# a# {# e; l2 ?
8-2 数据上报（下） (13:57)
+ C+ p: e% B* L Z) b& y8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)9 x) u) b U& e# X# c
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
" V5 L! N6 G# ~( g+ p# U' }' t7 R* p8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)/ e" |. r% L6 n! K' O
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
% I) @7 b7 s4 z( h
$ _- q% V* \1 g$ u9 a8 c* V% M第9章 推荐系统搭建——推荐引擎) ^) H2 Y; a. l4 a
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)2 M( M0 u s/ {. ]6 u5 S3 r
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20). Q* |" T8 ^& z% n0 H( ?1 G
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 A2 X! L. ~9 ^8 u$ ~6 h! f
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)# @ F. k# P9 _( I4 r( G
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
) [! z6 ^$ ?% U; [5 d+ o9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)& v9 [( W; y5 X4 z( V& N
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
" n* u4 U! s+ Q9 n9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
K9 Y$ t* a' e y9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
9 k/ x9 G# A6 K: c: i0 Q# i; f9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)0 q! P! o! j+ s5 ^3 [2 m. s) U
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
; v* J0 C6 f2 A
/ o4 K3 |0 p/ p. s/ x& ^第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
0 m' f* w2 D0 x9 |7 G2 W10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)( E4 ^" U( y) J* }
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)7 N' c/ V8 p7 i' b6 U
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)1 s$ N. T* p' o/ y/ P9 k& K* v
8 r4 y& J! w+ A, r
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块7 o2 k j+ b1 Y$ O* u* n0 z
11-1 AB Test (05:12)
; x% f6 R- a. j( M) o, V) y' t11-2 AB Test的分流管理 (06:26)0 [1 N; R' \7 D2 v( q
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
7 Y/ S3 S& @2 E11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)! A, O% X% ?$ d: |
11-5 常用评测指标 (05:37)' {* ^6 u2 a2 U6 }
" O7 i3 I% P x8 R第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
. t+ x: G6 f& O2 M/ B" q9 e2 g12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)8 ~/ F W0 J7 t( a5 b9 o* v" D7 A' H
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
8 z7 R* k/ V+ ?: [+ u- O" E12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)0 y" r7 g) O/ N5 E9 l. I+ R3 ~* O
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
% ?1 K/ e/ f2 Q( i12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)" s9 @2 e+ v8 H# K* r3 s/ U+ U
+ P$ Q) C) S3 P$ V2 B第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
; w% n" o }8 X. i' n13-1 RBM神经网络 (06:02)
$ {2 _' n2 f- t9 u' I; e; @13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
. K: b% s# F$ x) F3 B4 ]) J' [13-3 RNN循环神经网络 (11:34)7 k+ b4 q; z. K4 W5 v2 R4 {6 v& x
8 \9 I' ]1 t E" f2 a
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
! e6 `( S: W4 n9 G* m) h8 t14-1 文本向量化 (09:54)
4 }8 W# F4 ~6 F14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)0 F" F9 P* v1 h! |( o
14-3 课程总结 (12:01)
6 w- {+ E6 S* o5 U, O6 P9 p6 f4 r, p
〖下载地址〗
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