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* G6 K& m$ V1 h. f〖课程介绍〗- t8 G7 k* y) T1 _) m/ | S
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。" _- p9 P/ e' Y7 W5 h
* X/ N: A- A ]) ^〖课程目录〗+ R t( w; M3 U
第1章 课程介绍与学习指南 试看
( ~1 G9 D' e0 ]5 ~, |9 U2 |1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
) e* H/ S5 B( [ @0 a2 b# D* A1-2 怎么更好的使用慕课平台) s- F: p6 h r, v( l8 [
1-3 你真的会问问题吗？% u' b* A% Q( Z) @2 I2 C
) K, J$ y: g. }4 R3 C
第2章 了解推荐系统的生态 试看
2 N6 r5 R) \7 w6 q2-1 本章重难点提点% B+ y$ U. W1 H
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
& @( f& T0 r; N2-3 推荐算法的主要分类 (14:07) O! n: J* s8 v' R4 W. \: R% H
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
$ z/ R2 x$ l* R3 q: Q! o& X2-5 推荐系统效果评测 (17:55)6 x+ E& p2 ^0 C8 X
1 N* _- g2 Q0 ]( P- Q6 i
第3章 给学习算法打基础 试看# x7 q4 \/ m; P0 y+ U
3-1 本章重点难点提点4 e* X7 W' R, C% i
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
; N+ m) e- f8 G3 c- r3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58): ]( I) y' {+ w2 D2 t
3 `' e" [' W. A8 G' t4 J+ G) j
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
. M4 i( D# d& G: O- Y: t9 E4-1 本章重点难点提点9 f& V$ v: \5 @% i$ P$ s/ g: m9 j
4-2 本章作业 (04:17)( k$ i/ E1 O' u+ e b# Y. o
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)' M- m3 Y; G' |: s6 Y; G
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)8 p, S: B. Q& |, Q3 o4 i
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09) e/ A/ l, M) L; s! G- v' H
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
( ~" G# P, N+ O6 }% B4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12) g1 X" |: h7 n4 b/ }
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)/ v: D+ W0 u/ X
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
0 e1 X) i, s; m4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)0 a) k0 F) Y# v3 q7 i2 G; U D
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49): \' `3 ~$ z+ g
4-12 缺失值填充 (24:39)) w8 B9 a, C; W
1 y5 P, {$ T9 m+ Q7 b. M第5章 Spark内置推荐算法ALS原理# g1 _4 z, y9 J. ?( w5 h4 E0 ]
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
1 A+ U2 ^9 H y; G; R/ y( W$ ~- K5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
$ x$ U0 n( n2 y' |& D5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
& ?2 G' ~1 P! w# W; W6 a
/ F0 i% n% `% P; k( {- Q3 s) ]第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
F, D+ l @3 A$ F8 t6-1 本章重点难点提点
. H0 v1 a% x8 V q V( G# N6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)0 N- U5 A$ Z, t! B, h( p
6-3 开发环境搭建 (19:13)
) ]( B& D, h( ?3 `8 | S8 m6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
3 D+ q6 ^4 |2 H! A9 S& m- K6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )$ }( S7 x' {" |' w& l
+ S( N9 e8 G4 ]/ Y6 b: A7 M第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
! j. b( T5 |; v. N3 C2 U$ Y7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
% \# H' C. a3 K7 r3 `7-2 用户访问页面实现 (11:48)/ {" d+ f$ K! B. j
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
6 h4 A3 q) H4 b! g4 L7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
8 B: u6 Y# B7 o+ c* j% b# ~8 V' u5 j; F! c
第8章 推荐系统搭建——数据层
. m6 C: a1 N9 x" F. v8-1 数据上报（上） (18:07)
4 y) w p% `! |8-2 数据上报（下） (13:57): t) `, l7 I& Z, ]+ [9 c4 \
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
7 k8 M+ Q) E7 r3 o' X8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
$ w! g& ~; l& Z4 |8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07); U/ r1 Z$ c0 J
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)' K2 P0 U" p3 A/ J. u6 f
' }( k3 ?. D/ J6 p1 g第9章 推荐系统搭建——推荐引擎: b9 g) p `- D: [: g0 f
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)) L5 n6 l% ~6 _$ S! ?
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)9 t8 ]& k' w9 ~+ 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)* p$ F2 w# b% j3 X0 _/ h; L1 J
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
3 M8 {8 B6 }) U3 a6 E/ x0 n9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)- k& e( P" S3 ~2 i7 \' q7 t
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
- `6 X4 T4 S5 x9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)( U8 |$ S2 c. ^+ a4 q4 P
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
; }. J1 `- V% [1 i5 G9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)$ u2 }+ t! @$ `; Y
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
. H( [$ n! _+ |& f9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
8 h0 G3 o, u: ]* K6 g! j& @- G
S* ^8 o' T& ?% B8 ^9 d1 u% Z第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
, G( l, i' \1 @10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
/ d$ R ^3 U$ @9 ]7 G4 w/ e; A10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)1 H$ I4 S4 d6 S' S s1 _! s6 b
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)* N# ]! v" i. u' [
) T8 S. Y3 g# t( ]5 d- c. o; u
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
- @+ _- c1 w# m/ U/ Q; w( |4 ^, X11-1 AB Test (05:12)
& p) j% j9 I- @; h4 j |7 S, w11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
( y, H6 p4 T+ J" H- T3 L11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)' t' n' P# Z8 G3 O+ d* O+ g b; I+ z: d
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)- z% }8 Y. c: }! f+ Z6 l
11-5 常用评测指标 (05:37)- f: q$ @0 y7 K& ^6 {
0 @7 e5 r0 L; h3 L( K P7 T第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
" ]) N, @7 C' k: Z- D12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
1 ]2 ?0 a9 |$ l3 b [12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
+ K' r! m8 w( w4 y/ j3 O' F; S6 s8 p12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
# f, Y8 C/ h( |1 L9 `# o12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
7 |2 a2 V( O, y12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
; U- d+ J/ _0 P7 j. ] E/ S3 u3 {1 k- B9 z, R7 `
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法& D5 y# S8 X; K" j2 m- J& u7 N
13-1 RBM神经网络 (06:02)
! L, B- b* b U3 R- O2 Y13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
2 F5 ^- c7 A% N& ]( }8 A0 J$ H13-3 RNN循环神经网络 (11:34) z2 x2 k. C( G8 c2 U( f8 V6 i+ S
4 n# x6 W( Y6 E
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法* D: N: X) j. X- `2 F
14-1 文本向量化 (09:54)7 U2 a9 r5 ]2 M; b" j
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)3 }0 W. ^) x' \9 a
14-3 课程总结 (12:01)
, f4 y: E6 U/ L" Y. p8 w0 g2 g; s4 C2 b$ m7 J# ^
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