3 l$ S& Y- E6 O ^7 j2 L6 @
9 d' s4 q$ y# J/ K5 H' \〖课程介绍〗4 T& L, L# F2 f5 f1 C
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。
- E! g' ~2 H& r9 q4 W8 p- A$ I: G4 V( E z# c/ Z c
〖课程目录〗6 z3 v1 w: p1 A/ Z/ G' N
第1章 课程介绍与学习指南 试看
9 Y( B+ j* ~$ m0 \ L8 E1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
" K: B4 v2 \5 K% Y1-2 怎么更好的使用慕课平台 R; i3 x. q; k1 r& p
1-3 你真的会问问题吗？
& {, f# O# P( J# a8 H7 P
: B+ N0 L/ v- U+ S0 C第2章 了解推荐系统的生态 试看7 U! q2 e3 b' h9 X% J2 t' O
2-1 本章重难点提点
8 w) w7 E9 b7 O' |$ ^+ M( x2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
* u* O1 i5 R* |% ]2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
6 Y o2 z) _/ `; Z+ f. ?% b2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
a( R1 h3 U% V* e+ H( C. |2-5 推荐系统效果评测 (17:55)0 i; G7 ?! B- f! | z
3 q2 A4 f$ {' F$ J$ L+ i8 y) _0 N
第3章 给学习算法打基础 试看, T @2 J8 ?! E1 C7 Z% Z p7 a
3-1 本章重点难点提点$ G6 K# [# `3 I$ H& v S& J+ e
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看1 U8 n5 x6 ?, {( R# _. G" B
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58). z0 x) [( C$ W! d/ r3 K ~
9 S" [; j1 M( C- A1 j
第4章 详解协同过滤推荐算法原理1 g5 A9 g, o- p
4-1 本章重点难点提点% P! |# ]' f3 G0 D4 G" _. }+ B
4-2 本章作业 (04:17). i9 i- v- r. T4 ^; X; Z/ P
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)% X4 K1 y' ?, D1 J+ e
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)( \8 Z! B4 u, t: F k- T
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
^" x# j$ c+ O! B, }$ o- a4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)' k \1 Q- f& f" ^ ]4 Z* W7 j j& s
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)* s0 m! D9 r3 X: N. Q9 w
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)6 E3 |+ x2 K8 K Q
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
/ D7 _- y; ^# g4 r8 s4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)$ b9 |$ r4 d; K' ~. ^
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
4 K: W8 r/ [( V$ W4-12 缺失值填充 (24:39)% _/ ?9 f' b8 R' Y
; P; c: g! Z" Q3 Y第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
. o# `" `/ p5 l: f9 X, ?! g5-1 ALS 算法原理 (05:52)
4 H& G- Y/ U9 l) b' r5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
3 m! c) z* U: L P6 c8 u5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)' ]# l% Y6 L" ]7 W
1 p: G9 x8 C/ p+ n6 _
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建# Y( d8 A( _7 y0 P* m$ a0 y7 J
6-1 本章重点难点提点
# E H& U" U9 \ a" E0 \6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
- A$ Y, `7 |0 E6-3 开发环境搭建 (19:13)
7 V* v/ Z5 z1 N: d" G# R5 k6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44): F* j4 u) l7 o$ [7 u3 D9 q: ]& m
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
$ [. p0 ?. _' Y7 z( y, o5 S/ U' ~- m& z5 W+ k% J# B! I9 W' H
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
3 _" W: j3 g1 S' e$ \7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
# ~9 a4 O5 U- z) ~7-2 用户访问页面实现 (11:48) d( i( G6 b5 K* j+ X) |
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
4 f5 u) b+ p d& F/ G+ E. q; x7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)5 m1 r. c- {# J
, I- D X$ j$ u, M5 I8 u0 m
第8章 推荐系统搭建——数据层7 w0 p2 f+ u9 s7 A, Y d" `
8-1 数据上报（上） (18:07)
$ I# ]1 P# F5 c8-2 数据上报（下） (13:57)
a( e; p$ b. k: D) m# Q/ b8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13), F1 `, E' i' s; X
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)/ `! F2 n( t8 A0 m; N
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
: B" v8 o* H( B6 {/ z5 Y. }+ o8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)2 x" G" x9 e* d( D5 K- s9 I
a* P& R6 }! |% R) a r第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 \! Z' z- ?( k2 Q" ~9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
! o% `8 {) q( n% B9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)% K* ?1 g7 f1 {4 Y$ |' o
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)8 L) a- f0 V/ i' Z9 g
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)6 ^: B4 G) e' k2 c; h) B& m
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55). w; @# ]/ z& k' v, Z- ^
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)8 H& k3 A* g9 b2 c1 |) t
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)5 f: y5 y& e! N
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)+ W/ j% C D% H
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
8 W- i% s( T% D8 a+ _9 I9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)" {; r" h- z* D& a7 J. o
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07) `" g; O+ c9 ]; O( N& p
) F5 T& s m0 U$ R7 |! Z# @
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
5 K [$ n! b" q% d P: S10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)7 n8 G9 Z: |0 q) \; Q R b+ _
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)5 P5 K9 ~( r0 U1 z) N2 {$ M
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
' b! V& A1 I0 t$ K; v2 \3 |- [" A( k$ j! J4 S$ S6 B
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 }" t1 A/ h2 B: Z5 G' i% }11-1 AB Test (05:12)
! x$ |/ C$ r- H( V11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
) D( ~! x' W6 q' F6 { c11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)+ h5 ?3 z/ S4 z& ^& B0 B8 G& j
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57): ~2 s5 I- U6 \7 N- Z/ j
11-5 常用评测指标 (05:37)
- c4 d' N* J1 w9 [0 w( p' I! C3 N X" n! G% q
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
2 V: i$ P4 j* l' q0 q! ~% z12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
' u' m( Q6 T$ F, c12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)" X( U4 Z" B E U: }
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
& X! @! q) l) E12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)$ Q$ b: M+ A3 _$ f- ~
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
@* ~8 X2 F* j) y
; l0 b, c8 F4 C第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法# r: u+ e% }4 h$ A/ e9 a+ q
13-1 RBM神经网络 (06:02)
9 D% Y, X; {& s' o; {. ]9 y! G13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
' ^% c' _1 g; S9 ]0 k ^ @; q$ B13-3 RNN循环神经网络 (11:34) C5 Y8 l; v( \4 P
* D$ J0 C3 |. e K6 x# B; y6 R第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法) S) G% T7 @% _1 N& E0 P' D' }/ \
14-1 文本向量化 (09:54)
+ Z$ D2 }0 J! v5 o14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
6 D" _+ R# _* m5 a: U14-3 课程总结 (12:01), ^& }4 d7 d+ N5 z
& G. y5 O9 n8 x3 r3 F〖下载地址〗
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' \0 t# P9 B* y4 f C〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- K' V7 l! S* g7 j- v* }3 F
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