1 F4 ]1 r$ y: f: |
8 N$ l0 u' }3 n〖课程介绍〗
) o1 N- g* H# W, o- ?% K3 t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+ Q8 Z0 Q) x+ s; x9 B o) k4 ]) O
/ r& N+ `* ]. K% Z〖课程目录〗/ h% B! ^' Q. X- E% [# U! q
第1章 课程介绍与学习指南 试看
7 o. U9 L1 _; t" Y, ^ ~- u1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
9 _: M) h# Q! L e( Q& [1-2 怎么更好的使用慕课平台; R1 o; w3 {0 z+ y, _! H
1-3 你真的会问问题吗？; o" l, |9 y; b8 }) g! A2 Z
9 `+ L# H; g) J& t& i4 M
第2章 了解推荐系统的生态 试看, G1 ]) h7 Q1 T% s$ R% ~
2-1 本章重难点提点
! p. N6 W$ C/ l5 T; A! I2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看2 T# S5 `* r" N4 @9 n
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)6 o3 Q6 G( g5 o2 J: S2 y
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
( I, @ \; C' F/ c* l2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
9 v0 `5 F2 S, M+ B5 W* E
- W& m H/ _; a0 s; x4 K第3章 给学习算法打基础 试看
- `0 v& v7 g5 l( W$ y' a3-1 本章重点难点提点 N# N5 @6 e8 v0 j
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
9 s0 |- X0 j8 l6 _# N# i. M, {! z3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
- B& L' l! L; `, a- ~ I. B! m4 {# Y; ^8 H0 H3 l: ^# C u
第4章 详解协同过滤推荐算法原理4 d% K0 }, Z8 R6 ^$ Z# b% }
4-1 本章重点难点提点
0 Q' Q4 w9 e5 q* }1 U1 g' Z4-2 本章作业 (04:17); L* y9 S9 p, d
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01). J _, v& p0 n
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
: b+ S" ~$ M: f. m% L. f4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)7 }5 n4 E1 t3 \1 _) Z
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)7 M4 B; ^; c+ D7 q
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
/ J* F6 E& K. u, }# x( n {* E4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
; W$ N% A M9 _4 r* T4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)$ {, k1 O% |( Q. P8 T
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)! X- } X7 \% z F P
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
; x1 \7 I% K% Y* h4-12 缺失值填充 (24:39)
$ |* T4 ]# ~- q2 L3 s& g5 |! k9 x
- `; L8 e( Q: \: R2 G# M' @第5章 Spark内置推荐算法ALS原理1 R6 x# E) k( K2 y5 i
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
: ^- W7 D% d& J" z0 n0 E5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
) `6 Z9 i% j4 h5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)1 V8 g9 u; F8 K3 P2 ~
$ A! F% {$ h, ~ q v第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建6 M% B& l v6 B! {$ G1 o
6-1 本章重点难点提点
3 n7 N1 J8 L. \6 S' V6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
2 E' w# W3 S7 n6-3 开发环境搭建 (19:13)9 \" o. u' ]* C' ?& ^1 I" c
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
+ y% {% @+ B8 S6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
o% i% B2 K E3 ]2 \( I: F% w
- H0 }) Y. l$ {# Q0 C6 m# A第7章 推荐系统搭建——UI界面模块. S$ r: z) ]" N8 e: M
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)" V8 i: C( X c7 L) w6 r
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
, J: K: g+ }! h+ S7 \7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)% G: s% [% r1 [- C) P. h* ^9 X' F
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
, ? u, z4 g6 j
! k% z* p" S/ x( W2 R4 \第8章 推荐系统搭建——数据层
, V$ [9 S; {) m" H9 L# m+ f: E8-1 数据上报（上） (18:07)& y4 h* H* }6 H6 ~/ @/ b: l
8-2 数据上报（下） (13:57)
& O& z4 i7 U1 a5 X4 l8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)" z8 o6 \9 Y( g9 n5 j
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)1 n; x/ P( A+ w' K
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
/ m' c' N/ v8 v: E% {# X( N2 D8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
5 O+ X1 j* ]. J3 J5 y. U' k3 X" ^' l2 u- M7 K
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
3 S, h5 w% M2 P9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
' l& q" |3 Y- L( c, x9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
8 `) M6 I: y2 d: [' F: V" A9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)! B$ D" Q- h: L, z8 w
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 A8 g! }' W# ]& g; j
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
, m& A8 A( n# z( H1 Y9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
7 O6 |8 J; V, J% o0 H3 D5 Z2 I9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
3 t- v0 d E+ ^1 e7 S3 o9 x9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
7 I* U% x. ~% n/ O1 t# ], ^9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)( ]( n" t; B6 o
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
& o2 A! e# a4 Z3 \6 h7 c9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)* X& C, J0 w: W" b9 c# [5 n- d
) j, t2 z5 [7 y
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
! l8 M Z- B( M" V8 D' \+ @10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
, v3 M0 F2 I/ I+ u7 A# m10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
+ j- {0 P& N; a6 L G7 z1 |10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
3 L. k e5 m% k4 M
, q0 N9 X, X" a! h k" E/ V5 E- p第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块$ n- P% q9 O% T
11-1 AB Test (05:12)
. r1 h- V- R% ]! d* s! S# h11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
- ~2 V0 N' J" e+ g$ a11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01) P: o( r) N, S3 i3 V
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57): C3 B% ~ a9 @$ Q
11-5 常用评测指标 (05:37); p" } W8 {) z# R; W* v
, Z8 B8 }' a, M! x) ^
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法- G& n! U+ o0 j1 k7 L1 n1 U
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)( j- f5 q, i6 c' N* v& ?' V3 t
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)' @, A3 `/ A. |/ {' c& @2 I! U6 ~
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)1 D, U% i; a/ v% m9 f
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
% z4 g6 L- q/ S+ S5 s7 W" |3 q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
1 A( u" a6 n" }
; m2 V! T' t) M. J8 g第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
6 M9 l6 f0 o9 k$ O6 F: N. W! M13-1 RBM神经网络 (06:02)
- U( t3 _( N& |2 w4 v8 c( ]. @6 F13-2 CNN卷积神经网络 (08:41), s7 z( r z2 y1 k* f. `$ ?
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)6 D* S8 [; g2 i
4 R3 h4 O! A1 L; r
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
- H$ M% ?8 ^( n- j! P14-1 文本向量化 (09:54)2 m3 Z" Q0 T5 X: r' a$ l3 O
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)6 P) E" M3 p8 n% f8 H; |& v
14-3 课程总结 (12:01)
$ P8 P" @- K& }! n
2 L i9 d# W/ C# s9 I" ]〖下载地址〗5 q0 M/ p3 O' {0 @, e
/ ]; s: P( @) p' y
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