0 v9 E. m, y! k$ ^" B2 p3 v# n3 J
0 r% g0 a! y+ w( o% B( D2 H〖课程介绍〗
7 C9 `6 K- B1 Y: w# l4 N# h. \; D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。: b) r7 C% E+ S9 @/ F9 k& ~
( B8 K$ `3 m/ @' n9 p. k; ]〖课程目录〗
6 _4 p8 d/ X5 r; n第1章 课程介绍与学习指南 试看' a& G0 P9 {; h9 v3 j: y) u6 j5 l6 E
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
x% o0 l" j+ J1-2 怎么更好的使用慕课平台) a, d( X+ K h5 u
1-3 你真的会问问题吗？
: G4 W( E c0 K, h6 m; }$ N. [6 J
; [; Q3 k7 j! H6 i, t' {第2章 了解推荐系统的生态 试看
/ n7 i5 T# B. W; N% z6 w2-1 本章重难点提点/ C5 B! ?8 U! c- i* F, P$ W
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
3 F+ z& _9 g3 }2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)2 d' N5 l) U0 I" @& ?
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)5 A9 ^( Q$ g0 z5 M
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)) D+ Q! [5 v% b9 s4 E4 b4 k
- p0 i$ A1 x) J( Q/ S6 p
第3章 给学习算法打基础 试看1 L/ V' Y" P6 u
3-1 本章重点难点提点
! D# d y0 b$ r3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
8 R! v4 g. `; L* Z/ W9 x3 C$ k3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
2 n* I% u/ w2 F* A+ A
0 o6 g; \6 u* o+ t第4章 详解协同过滤推荐算法原理1 _" c) _# q4 x! B; ]3 G
4-1 本章重点难点提点
2 ~" B E9 b$ D8 r( m3 K$ y# V. Y4-2 本章作业 (04:17)
# f4 |, ~0 `/ B4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)7 k2 N- u2 \3 [3 j5 N
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)* L# e- N+ j1 Z
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
$ `% x3 N7 {& v( h. d4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26), `: @1 b" Z4 D
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)6 r# j+ L5 O0 L8 H; h4 G3 q
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
* e# b+ r$ ?( s/ a4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
* O O4 E# }0 K! M- D4-10 基于模型的协同过滤 (04:49): U$ n* k4 v3 w+ f
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)% ~7 K N* h# P2 ]. y; d* y
4-12 缺失值填充 (24:39)# n. M* x3 f3 H) R7 V% ]
+ \& v; c- U' G9 q5 o第5章 Spark内置推荐算法ALS原理6 p! j0 Y9 Y( z# q; S; f- H
5-1 ALS 算法原理 (05:52)6 C! \ S- k; L. Y# C5 [0 V
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)9 T! j E4 j* K# ]1 P
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
% ^ q* n! y7 x. l4 t+ L5 h; e2 ~8 }9 |& j: G6 [
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建3 m, ]! k) b0 e: C
6-1 本章重点难点提点
7 w$ W$ ^0 _. G! G6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)( s, I" \% g0 s( k/ C: e0 H$ l" J
6-3 开发环境搭建 (19:13)
6 k" u5 b/ A3 H. O7 P% V6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)( p' j' N' J% b" B
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )) J6 W/ p$ d% H9 G, K8 u
7 P" V4 i, u( k$ F- _7 H
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
# H Q, t+ D# }/ i- _2 u n& v7 B7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)" X+ v1 G; l# V4 R& K2 T& p, S
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
: E4 ]' |9 r- l8 J$ N. L$ f7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
6 L! ?% L) H' }4 e% P0 V! n7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)' \9 \( H2 n; n) k A
1 Q" R2 R0 P y第8章 推荐系统搭建——数据层4 x B/ n- v$ g- @
8-1 数据上报（上） (18:07)
+ Z4 }1 @2 B b2 O8-2 数据上报（下） (13:57)7 M7 ^% \- F |% Y, P9 @$ I
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
; ~1 Q1 l; o5 V7 X' o5 k+ u8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)3 m8 c4 K" d7 S! x0 }
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)0 t% T8 s3 e: _, ?8 ^ n
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)3 e' M6 r9 G# m' d: f
' \+ l: X. ]7 h第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
/ ^/ V! f# Y! k: t; B: S9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
8 A0 K. f3 f' B9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
% a; p" J$ H6 M. W2 w7 T% R& a0 I9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)% j7 o1 ~2 X# o% N) q
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)0 R' v7 W- h# W# M5 Y
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
N+ T! O1 o3 K9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13): M2 S1 _7 z; k
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)* L9 N0 j7 F/ Y2 k* o# q/ I
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
4 Y/ n5 ]- J; \0 S* \9 [+ g* h l$ }0 K9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)# o6 K7 U/ q- [1 n7 u
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
; I: j! X+ k$ B$ u, B! N$ ]9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
/ x& F: E1 z5 }2 W' I
% y% X2 y7 O K3 V第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储8 h, k2 P3 w9 O+ o' \: \; Y
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)4 K/ N2 W. T' L7 h# a
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
/ t' r8 ]) T+ y" A$ W9 [) Y10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)( S6 R8 y" j0 g% \
$ x3 m! X5 s) q) Y第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块# z1 f9 S, k' @3 j5 S" N8 V/ l
11-1 AB Test (05:12)+ \# G0 k! L1 j) t; ^
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
3 B2 _" W0 e/ e! I$ X11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
8 F1 T# U5 H5 ?" F* h/ J11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
+ P& R" X+ e3 a8 N5 R, C11-5 常用评测指标 (05:37)- ~1 I" i9 L/ n$ a. v$ ^/ E
& j+ @' d6 f" z6 H( C( a$ v% S
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法4 l% I" K' u6 K
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
0 s6 [* j" S% E8 H12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)9 s1 n2 n+ W8 ~: T" ^9 y
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
/ S6 z2 h# \% |: B- ?- ^12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09): T7 u, Z' D4 N) I
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)) K- o0 L# p8 R
; x S" G1 g% J7 l2 }: f第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法9 `9 M, K! @8 S+ s7 d
13-1 RBM神经网络 (06:02)
2 g4 E- g( W0 H; C* |. v6 d4 W13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)8 s2 ?8 l8 o4 \# Y* g7 H
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
9 F7 b- ] g0 f& }- `" v2 l- y4 [) V
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
# y1 t0 Z7 C3 W; p9 `14-1 文本向量化 (09:54)
+ `5 B4 F7 o" ~6 x& K0 g3 b14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)' _ f6 i/ S2 y6 `5 X
14-3 课程总结 (12:01)
% Z# M1 L0 h; G3 j u4 `# T
* G) R0 s# O9 M; {〖下载地址〗/ W, }+ ~: g0 r$ {; S) @3 I/ N, ?
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