% Z" E! C# L% \4 m) Z2 S& R1 g4 @' v
, E4 K* X1 V. D〖课程介绍〗8 G! u* j [$ v" _ B6 U
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。0 t' Z+ U+ w) ?# s
0 q9 G! N( v( L〖课程目录〗
# m* ?8 S( U4 o+ S1 Y- o第1章 课程介绍与学习指南 试看
- y% s- `: z7 \1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
4 U1 @7 |' @* ?+ Q2 A: n2 H1-2 怎么更好的使用慕课平台
+ S% q A W Y# u9 ?& J& T1-3 你真的会问问题吗？; X% f4 s: M) a r
2 F$ |3 } N0 Q y' N. \8 ?
第2章 了解推荐系统的生态 试看4 S; c' I- H* Z! Y% ^9 X
2-1 本章重难点提点
) |2 g4 a: V3 y" P: y2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看' A& B) K7 Y" j
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
! O, {# n7 j. R l2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
/ r7 G) Y" J, T R% k; |1 _4 X0 \2-5 推荐系统效果评测 (17:55)7 Z- T$ J2 K9 t3 v4 ~0 A1 [, D
( n! s/ U+ Q( D第3章 给学习算法打基础 试看
# |2 C9 Q# _8 C9 Z3-1 本章重点难点提点. ?: o% w2 s( H' A: ?; u- Z1 y$ A
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
+ d% i% {) E o# D- g& \3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58); P, j; k- u" a7 `, U% i. h
$ G; f% r/ ]; X" e' O
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
" e9 p: l- U& v2 Z* l# K0 u4-1 本章重点难点提点 [$ i6 i" X1 C4 ^' }3 _
4-2 本章作业 (04:17)
: s) }1 G+ A- Q4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)8 u$ n/ o9 c4 [. p& k) M
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)- ~+ L& |4 n0 s7 K" K3 g" s
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09); X# H+ y2 r0 f% @2 g2 M; h; ^
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)9 @! Y' M9 ]1 c4 [- w3 E; {
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
' g; b& G( q$ @, R( T4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
: f4 ~; U! B) V* w( L# C4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)2 L7 ], w6 U7 l. `
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
0 e6 {& V" j/ c6 m% E4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
9 }7 L9 D! p! |6 v" X: a& B3 _4-12 缺失值填充 (24:39)
4 S1 M# b' ^% k, U. B, ?+ m& T! [ k; v% _$ M
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
5 F3 q8 W0 ]& A" i* z5-1 ALS 算法原理 (05:52)
0 [ X5 ?$ w. L& d5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)) R5 N2 d8 ?: K3 ~0 r. \! q6 }
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
% L; A; Z7 [: Q( u; @( F H$ ~; n, o9 V2 |4 S
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
+ X. v2 w. l5 L2 e6-1 本章重点难点提点5 c; d7 i$ w4 ?- G. N
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
' l" o1 T* {- \6-3 开发环境搭建 (19:13)
U# t' T/ `1 V# d! z8 V6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)3 K3 G! v' g5 Y
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
* q& t; @- R& o. Q! B) b
6 O& ~) B T; H( ^第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
/ d O \5 Y/ y9 ]: G8 u- f6 x5 h7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
5 o4 \! z5 J' X% V4 J7-2 用户访问页面实现 (11:48)
0 H& P r2 I4 I U7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
6 M- D2 ]( w2 _ ?( K4 r7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)7 Q* O& {7 x# J
* X5 j: a$ Z* ]) U' l( n) j$ D1 a
第8章 推荐系统搭建——数据层" g. a; S% m: v7 `1 [0 U4 p) Y5 `5 @+ m
8-1 数据上报（上） (18:07)8 G3 m" Z" A" l& U
8-2 数据上报（下） (13:57)
: v) P& Q) t* b+ \3 U! W8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
6 |/ }4 X' U6 w9 U, u2 B/ Z! l; S+ F8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
8 |% x0 @% Q7 W2 ^0 }& v8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
& |. z) i2 t ]/ u1 O7 o8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
+ j7 E# X7 Q* T2 N9 r: _
* j L6 p) \7 y/ C. c第9章 推荐系统搭建——推荐引擎, k) _0 c7 l0 p) V W4 F
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)7 @' L0 C- V# L
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
d$ M; Q5 b: K2 i j' A9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)! j0 K6 [0 _& S: Z9 P
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
, U l/ u" e7 M' H; U9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
5 A0 Y: H! Q1 l, w9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
: e W# k" Y- Z9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)0 h" A3 t7 S8 U+ ^$ |0 {
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
( ~7 Q* B0 _. f5 ?+ H% l9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
* U4 f# O) n f d9 R$ e" `/ Q7 n9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06); X; l, q4 a, P& G- H5 W! Y1 G
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07); |$ W7 x& r1 l3 V5 G1 w8 H7 y
2 V+ T) F; R5 t4 M/ c" G6 ]/ e
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储- O C6 f' K% ^1 o0 V
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)* @. I$ {- N& l
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
3 w' ]1 _3 h$ [: T3 o k10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
9 n$ ^ g( J' ]" a3 P
W3 {/ c! p$ k- U3 |+ @ O1 H第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
* V5 p+ J) B& U2 w G11-1 AB Test (05:12)/ [$ M F. P" |9 I& X
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
$ @' v5 o- v" X5 ^3 v B5 t+ v11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)8 s5 N$ `; u1 H4 R$ [
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
. q$ o2 N8 S d& G2 V& a11-5 常用评测指标 (05:37)
1 I$ B/ ] I! q& e9 J* m& G4 E; M; A3 N" M d: d" S8 r
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
' p, ~7 ]* T5 Q5 u' F12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
8 N& r( z- b' {12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)! ]2 W+ f0 V! q/ Q# c% ^: h2 i) b
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
* e( t$ `' ?- N5 a: X" k1 g! F12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)8 i* }$ o1 V# n" E1 q4 k% K
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
& H/ J- q6 h0 K; q4 s" C% I, E7 n
. }1 e9 v+ Z9 i& I2 U+ ^, h% m第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法0 h' _$ _9 J( h" L
13-1 RBM神经网络 (06:02)
2 r/ P: k0 @6 `" H13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
- [6 k& J9 N; u, A13-3 RNN循环神经网络 (11:34)/ F6 m- D6 z, P' p6 V8 }
9 o8 F# K7 _. s
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法3 T, [1 T9 T. \8 ], Y
14-1 文本向量化 (09:54)
7 x! W0 ]7 N, H( ? @, } n7 G14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
M! S0 B3 W9 e/ {6 n. F- |14-3 课程总结 (12:01)7 `( W! ]* k$ B" a
: w% b! L5 A8 u1 ~8 b! i
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