8 q1 a, {+ H/ Z; C+ I3 m3 y# P) x4 p/ X, \+ Q f
〖课程介绍〗* i1 {! w; A% g) c+ }- X
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。7 p5 E' ^/ A9 v# f$ g! @
9 l4 ]5 E) w( v" f5 Q% S
〖课程目录〗; `5 B5 S' Q4 E
第1章 课程介绍与学习指南 试看' X( d4 W$ i4 v0 N
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看0 w K4 k/ z; x' [; A3 W( n
1-2 怎么更好的使用慕课平台) Q1 o' F, c; z; T0 W$ |, o
1-3 你真的会问问题吗？6 E5 c+ l7 @5 I; w8 L0 e. Y
4 }0 \( S4 P$ R. Y, f* m+ ^
第2章 了解推荐系统的生态 试看
8 f6 R+ A$ N" N$ K2-1 本章重难点提点/ z d/ |/ \, q1 h( x* G+ E
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
8 u: L- P' ?) N I0 i w2 ~$ g7 R2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)7 V) W1 C1 W, z5 U" X
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
) ]% t$ L6 N- G8 I0 I2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
8 N" a% U5 |/ b2 b5 _- t
/ ~- {* l6 d6 g# N8 t第3章 给学习算法打基础 试看
- p6 r# a4 v, r+ A( S H3-1 本章重点难点提点
* \6 N2 W; W" B8 S3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看5 H. ?# x, G6 O O6 J2 o0 d7 l4 F
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58) `& m* U o+ F: u2 ^9 b
3 Y( L( z6 s- P+ q g: D! _; A
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
; {/ }6 G5 C0 N8 M4-1 本章重点难点提点
4 J8 |3 s2 ?) ^2 o* E4-2 本章作业 (04:17)- X/ \* J% R% C' S& A. G
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
) x$ ]/ Y1 Q2 ]3 a. @# `4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)8 }1 }, `# l1 v D; I* c
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
# X( D5 L- y* F0 I E/ P$ B3 i4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)! g# [) d( j a3 q z1 V
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)9 r9 v" f2 s r s" ^* \7 v! I
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
* `& h0 s! R2 o( M; a& H4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
& U, ~% E( ?5 P$ ?& N2 s4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)* ?3 g( K: ~4 N" S8 H; E9 w
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)+ G0 j7 X4 R }, R8 |& A* N
4-12 缺失值填充 (24:39)/ `4 H) {( y' `; ~
8 q: U k* l) Y( L0 E% L$ W第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
4 |! Y# u A& ?( B& m* t5-1 ALS 算法原理 (05:52)
" s+ ]3 J# M1 T5 O4 d/ h5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)/ a& I1 K3 d% F. l, N. J! K
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
+ u0 W5 i0 T& y; r, s, `, J* v7 }
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
( w$ l9 D; o* s; p6-1 本章重点难点提点
; q* c- e$ p) S0 y1 i' g2 |9 @& Q6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
1 E: x4 p* L( W; K7 s4 B3 m* }9 m6-3 开发环境搭建 (19:13)
u d y2 _5 O q o& c. `) l# E6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)3 V- z; I+ R. n: {" i# {$ ], i& N
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 ): A M$ _* l7 I
+ B& f; S4 n/ e W+ ^6 X( O第7章 推荐系统搭建——UI界面模块% y3 z& H" [% f6 P# O% Z' }' X4 n% z
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
2 Z) h# E) K' h6 o9 d4 G7 h) M. M7-2 用户访问页面实现 (11:48)# M* [; ]; Z4 Q4 L
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
; f( A& _2 D- B( O7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)8 G5 y" V* q4 ?5 z
/ l/ w Y( z' G+ s' g' p" i第8章 推荐系统搭建——数据层7 u- N4 W, @2 ^+ h# I
8-1 数据上报（上） (18:07)8 L3 ^! F' ~4 a$ d7 I3 p, H X' j
8-2 数据上报（下） (13:57)
8 D; k) m7 Q1 F# e8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
# f6 J+ p3 x9 |1 u0 P2 {- ?8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)8 A8 k! f l9 s7 i
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
' {+ G. A" `* B1 y9 ]8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
; y* E4 h+ ? U( [- l+ Q
3 h- J0 G8 s1 a7 _( t, @8 W- R6 m: ]第9章 推荐系统搭建——推荐引擎) A+ I5 J1 W5 Z% K4 {
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)7 f. _7 \/ q2 X+ 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)( N) \: n5 P4 @- 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)
/ M/ r& Y# P i# v6 I* d l9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
# Y& L" |6 E6 W* h0 Z- V4 Y9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)# M; b1 i' |: p3 b. z5 Z6 p
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
7 {; e. a7 J: D0 C4 N" j: C: p9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)+ b/ J1 L k" K
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
# \$ c2 b# C* s O0 m2 m9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
* S; Y/ V4 f- n6 e6 l4 a9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06) E" N! v' h/ X2 M. \
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)+ q+ R U" G. h- h! W; p, _* \
- K# d- Q- M( |1 \" c
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储5 m+ Z% s9 ^- d4 B Y
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)/ }7 @$ h$ |4 u( Q/ X
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
" y7 [ c, Y I0 Y3 {9 R- M4 v1 L10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
& R' ^9 p% X7 y! @! M8 h+ d% H8 a0 u) B! L. a/ y
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 v- t* M) d- q3 O) u% s: [; B9 c: Y11-1 AB Test (05:12)
0 X6 n# C" Q" R4 K2 Q8 \11-2 AB Test的分流管理 (06:26)" |# W3 @! X( u! k$ g2 Z
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
9 E, u* X- J3 u6 ^6 T) s9 O3 |11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
% ]5 G5 p6 {1 z4 [8 \3 ?6 [11-5 常用评测指标 (05:37)
- Y5 p# c" [* q- X
6 m |* V5 V$ W% G第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
1 J( n" Q' _6 {, w* T+ a12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
3 p: \8 U) X2 M' _12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)% K( Z# u7 T7 k4 n
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52) m& F2 H& j1 f/ y6 M) {
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09). N4 I6 X4 I& f: r
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
L4 z8 @8 w5 s$ J' Z/ [" z8 j# z% b2 N/ _& j0 Y
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
m1 q1 G" ~8 Q6 |5 [0 ]13-1 RBM神经网络 (06:02)
3 M( j2 e% t/ x' B p. V% m9 Q13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
$ M) ^& {0 A: q1 F8 v13-3 RNN循环神经网络 (11:34)' q4 r( K+ g9 @( ^! h1 X
: D+ R% O# v0 B! q- [* y
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法6 _+ o1 ?6 D1 A! q. E
14-1 文本向量化 (09:54)! A% R2 V) E1 |/ d' h4 T$ P
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)3 |. } n, z; w
14-3 课程总结 (12:01)3 u6 h2 l8 ?6 p4 G6 f) Q
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