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4 }8 N4 h* y* F
〖课程介绍〗6 v$ w% s" V4 A; v$ B2 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。" Y) E4 ^, P' X1 S( q. w& w
; a$ Z# J p/ b6 p8 Q3 ] J( @ s% g
〖课程目录〗
' b6 w/ X2 G% v3 \4 x# |2 T第1章 课程介绍与学习指南 试看
8 r+ v0 v8 B& }! o( N8 V# ?6 p4 F& f1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看8 `0 b; F4 Y ` @
1-2 怎么更好的使用慕课平台
" z* o% [. W) m: e* T5 O1-3 你真的会问问题吗？ }9 I- f' W1 }* |0 D( F+ x( X) x
7 A3 w& W: E/ Q5 r% B' A4 H0 j第2章 了解推荐系统的生态 试看
: Q' w8 J/ r" S2-1 本章重难点提点0 B) a3 n6 c- K6 i: H
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看+ C4 L3 @; l3 g7 U
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
! Q+ e V$ H0 u* j( @4 _" h2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)% f( v' [# ]: \- D
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)+ s% z1 a" B- x3 e) D* u( l+ ^
( }+ V) Z$ t X1 R& a" C第3章 给学习算法打基础 试看4 P: p* F* e( b1 g0 _% {8 ~
3-1 本章重点难点提点
; r! B I* g3 d' t3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看! `) t, y' u: C. T. U
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
9 t) M/ V6 ]& d8 h7 K+ s0 p8 z4 f" e. N) e0 L N6 K
第4章 详解协同过滤推荐算法原理$ `6 v! r! k5 R
4-1 本章重点难点提点5 o e+ {7 r* b- x
4-2 本章作业 (04:17)& R8 w7 `8 j/ j9 H/ c# O5 I, t
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01) } D# z, f. U- _, B5 `& D
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)- X/ I; }: Q1 l, H) k7 _4 d3 {
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
' g3 {$ ]! M$ C) s, H2 s6 v+ j4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
+ U# }' u" q6 x9 T4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
6 `1 @, Q9 |1 s' l/ D4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
& `9 {# _( d5 X& ^- _- v5 ]* q! O: J6 O4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)' d5 v4 t7 I+ Z- \
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
: k3 D. ^1 ^8 | Y; r* x" n1 {1 G# g. b4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
9 h$ r+ G- m- C( W9 d; d) i, C! h4-12 缺失值填充 (24:39)
( J, b, B" r! v! S+ k
" W0 I7 P+ F2 q6 J第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
# G: i6 A7 m2 w: r3 Q9 y! K. k5-1 ALS 算法原理 (05:52)
% C, J/ w m/ Q( a0 L5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
* Q- V3 f0 M E. ], D5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
0 x- t! x8 F2 ~' k* Y
3 n& U/ j' u* G2 s- z* {! t第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建( C' \& L' I. z9 i5 f' x7 a
6-1 本章重点难点提点/ |0 n5 q* E2 T$ ~* M
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)& B5 |7 x) [& i8 b7 H* B- b
6-3 开发环境搭建 (19:13), m- g4 l: f/ @% U2 t7 {
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
( t8 q1 ^- l/ i V9 e. S6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 ). W3 q4 j- Q9 a, w- U$ c4 O3 R# G$ `
* _" k/ o; ^+ R! o; l% W) a# B! L第7章 推荐系统搭建——UI界面模块' z- Y1 M U- \/ L7 G$ ~$ T
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
5 N- A/ [$ x+ h0 A8 {7-2 用户访问页面实现 (11:48)) |. \. b* W$ |* d0 _
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
0 a- w, O ~1 c: x# B/ Z+ t5 l7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)9 v% ~; z" G8 N! T
9 R) P) i% K: a; m5 k0 C: p第8章 推荐系统搭建——数据层
" E: i) E0 Z- G( N8-1 数据上报（上） (18:07)) q/ F1 ^8 O# g( @# @ Q" S+ Z
8-2 数据上报（下） (13:57)) w5 d! p5 O/ [7 y1 N
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
$ }3 X( E A3 N8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
/ d: i7 k! l; v5 W8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
; X2 n% C6 Q3 u$ k1 u8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)3 L7 }+ \1 `6 z
, |* V: e$ l& `9 ~5 X- c2 C
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎! j& c( Z- ~, U) A. Y! S" l8 K6 O
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
+ E+ A% g8 I5 W! K4 `, V9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)) h1 R% z+ [2 k: M$ W9 w" a! d
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)2 V: {5 P+ \2 y6 j3 K$ }/ i
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
7 ?6 \' i$ Y: A# ~3 g& p! D9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
6 t4 c/ F6 W8 }+ K9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
" }* m1 q3 r1 \ h9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
4 p: b m1 a0 Y! u9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
: G' @9 c, R) L7 W/ ^9 R* z" G6 [9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
2 r/ ?+ O" b: ^5 S9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
' n7 Q! T6 p; ~ J: s" E1 |' S9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
* p0 n \) j0 @, j1 H
! l' m: i* ]7 q/ `' u第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储) _. r: E/ q/ r6 G/ u0 Q
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
1 Y; k/ D; Z3 ?+ X( X/ V& M% X0 }10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)! M( N- i. c& z1 ~2 L/ a
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
3 h# Q% v, [3 {, Z) q1 o/ n; J8 B! Z" m+ [
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
. _! _: p1 P! g+ `( _11-1 AB Test (05:12), T/ G8 E3 e; d5 M! ~/ Z# j2 {
11-2 AB Test的分流管理 (06:26). t2 W' V7 a V S" {( [) Y0 X# V
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)7 m N6 u3 E& ~0 K$ J; p
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
$ n+ z! A; d4 I' _2 w+ D& T" f11-5 常用评测指标 (05:37)
% T" ]: v& l! X& G2 R( X
8 T$ Y2 E O( d( y- E第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法9 h( ?# P) Q9 ?7 E1 t, U
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)+ |1 }! @' A' ^0 R6 z6 T, F5 j
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
8 L/ n% |: L% F# ]3 N12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)7 I2 Y& F5 _( w" R8 U
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
4 z+ B7 Q2 t2 F12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)$ M1 z: j/ H( R1 g
) Q! h m) E* b5 ~7 X+ p第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
3 W3 T# c1 _6 y13-1 RBM神经网络 (06:02)0 l0 O; ?4 u" g
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)5 [$ ~4 d7 b; b- L8 B, R4 `9 y8 B/ K
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
% E" o; ]% L/ L7 a! N/ F+ v. }" [6 { d# X+ G n( J( d
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
. L! [, S. m% q2 m v14-1 文本向量化 (09:54)2 i8 U7 O9 L# L5 S- r/ m
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
# c% l/ C# G( X. c* B2 L5 H9 |14-3 课程总结 (12:01)
. E+ D$ ]) ~- z" t8 x1 W8 |' T$ D/ p+ _: x- x3 e
〖下载地址〗, T/ p6 Q2 |4 i. p7 [: F, k: [
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