6 _1 C2 j9 q, X$ K, p
, N( T9 l6 @ B" R( t6 w
〖课程介绍〗+ q0 |/ P' G6 l' }, D9 W1 K
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。9 }5 Q6 e- M9 h, N) q& w8 n
' O, |) k- X, o( K. b% f' `
〖课程目录〗$ W& O" F6 ]( `* Z
第1章 课程介绍与学习指南 试看1 e7 P2 `+ h- `5 D# b. w/ M+ ~6 W8 A7 ]) V
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看: c, ^$ l, B, q1 {
1-2 怎么更好的使用慕课平台
4 e9 S# [2 T( |' i* ?1-3 你真的会问问题吗？1 Z! a, d: q7 r/ e: O7 K
# F, j9 f) j" A9 l, U3 z: ^第2章 了解推荐系统的生态 试看
d; S4 q- O7 Q3 a2-1 本章重难点提点
6 {2 z3 i! p2 R8 ~; k' _& e& o; `7 x2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看0 s1 x8 J5 k0 E$ N
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
9 {/ Y& e' e$ x. X2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)! `( G0 J/ w0 j# A: Z! C& f7 }; J
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)) e1 G% k# @' x$ F( S% e1 s
7 ~ x0 S, u$ Z; y第3章 给学习算法打基础 试看
9 G# K7 o H" Z n% h h3-1 本章重点难点提点
% t f. ~1 }/ b4 O3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
/ X. G3 {9 [( X5 U7 K% E, x3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
) K8 V% E' H$ ~' t8 N1 b2 h* ~! g3 ^1 o1 Q
第4章 详解协同过滤推荐算法原理6 E4 a- L! d7 Q8 D. a' K9 _
4-1 本章重点难点提点
) h- n6 c" l" j/ z1 o% T" z4-2 本章作业 (04:17)! |3 s6 R2 @8 f' Q
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
- w* R$ F" F: h% z0 ]8 r) F) U4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)2 T( u1 f, X2 K N# _3 h4 E2 {
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)7 I) W8 s. P0 {; s/ S" I* @
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
4 |0 `4 a: y% I- J3 z5 x6 J; m4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
; I' r& C! d D6 w! j3 y4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
. M. M$ V$ F: v' j! z# V8 @- X/ r8 \4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)$ ~+ V7 \! P, `
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
( K5 @ n0 K+ L4 [4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
& a) C( @# {2 X: d4-12 缺失值填充 (24:39) n( S4 Y3 ?+ h/ t3 Y) V0 r9 K
' T; V. M. V; z8 T' l f第5章 Spark内置推荐算法ALS原理; a& P' j1 }8 J4 I" u/ F5 U
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
+ s5 e/ O2 _& G! E7 n1 F5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
l2 ^9 j( U8 _8 X2 j3 n7 @+ s5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28); f) k. e& [3 q/ h2 R" X, V: z. b
- r/ l: i/ ^4 P( G$ Y& o |, C. y第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建, h2 ` ]8 \8 R( G' s- e! T
6-1 本章重点难点提点! J$ i4 d+ g0 F
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)+ O2 @4 u0 D: G$ g1 R) b/ \9 |' X
6-3 开发环境搭建 (19:13)! i- |6 A9 M& x, a/ h* M" d8 M
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)+ M4 n0 y4 [7 c, y, D% `7 [
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
/ ^% ^; B4 ]" l. X. a9 y3 z1 V
6 [. }8 `# n3 k7 B第7章 推荐系统搭建——UI界面模块4 k9 X# A( F2 B9 ?
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08); Z& G2 x; |: h: \2 {6 p
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
8 Q; @5 o1 Q1 s6 J" O7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
0 r2 H$ z4 R& q7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
* Z$ O( j5 F( t' u( Y, x
5 g3 c: a( o- ?% a( M第8章 推荐系统搭建——数据层
% L* b+ M; _- v" N- S+ G8-1 数据上报（上） (18:07)' F6 E8 C" b% O* `- X
8-2 数据上报（下） (13:57); } s0 S. B) f5 c/ q' |- O! t: X
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
, r2 A4 N2 } k& h- v7 [( x7 g- D8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
: K7 Z3 V3 A% Y$ C8 G8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
2 `8 H7 K K( ~# @% O8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)% J" i0 U7 Z4 t( _/ @: w
3 A" n2 ]$ J X3 [$ f8 w% ^
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 l- e( S0 \# }* ~9 D9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
9 ]$ o" N! o @% B9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
+ i7 k, N8 h' s8 L/ W' A* q# u9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)7 B% g' ]( Y# M( w: v7 t
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
; o0 F" Q8 ]+ f4 {4 b, q7 a/ q9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
$ `. m- s6 k& b- V+ ^9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)/ l' u. e- T2 a% ?
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
" U8 Y! k: `; y) r# o9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)7 v3 d8 E4 t+ ]% b) n& C6 A0 ]$ S
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)( N( I; ^/ A: b1 w1 C
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
! f+ E( @" F; z( p7 i. J% s9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
' `0 ^' c- Q& o/ R' k
+ s# u& C5 q( K8 \5 G5 S第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储+ f4 V; ?5 }) C
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
' W, X$ V* ~/ \9 R- Z0 I10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
* j) X4 N$ k! c; c9 p10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
6 H8 \1 q4 ~$ p9 J3 T5 v" h, |2 N
( A5 u2 a5 i2 D第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块 [# i6 N3 j2 p+ R- w2 z
11-1 AB Test (05:12)
; W" S+ \5 i5 a7 S11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
/ T7 Q1 x) I& x: H/ R; i11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)" J" w. H( O6 s/ p. M5 @3 s4 Z
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
/ @& Z1 g8 N' C8 a$ o8 r8 J11-5 常用评测指标 (05:37)
* h/ q$ J4 R. @. D( \
# x( I* A. K! }4 T5 K$ S( p8 ]( [第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法. A4 a- s- k* n- X5 r& |
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)( [. o: B! a: i1 J1 ~+ b
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)3 |0 j' f8 Q2 T/ n1 \$ Y* m
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52). k/ H1 \ F6 Z6 G
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)& I2 M3 `* o7 \ X2 O5 l
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
* }8 j3 {+ ~& |- A
1 W! N5 ^6 I5 y2 K x& p" W第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法- d1 b7 x2 ^0 M' s4 l8 V' A
13-1 RBM神经网络 (06:02)
3 T2 {8 i. ^) w, `# x/ L( |13-2 CNN卷积神经网络 (08:41). t/ ?# f& @% L) n6 `
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
( `8 u2 R9 r7 z- c$ F4 H/ W
* Q+ b% c. \- o第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
6 n8 Q% k+ B& S8 [14-1 文本向量化 (09:54)
/ f/ f" \. u" J2 z( M$ l14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)8 Y9 c" P* c5 E* _3 w( s
14-3 课程总结 (12:01)4 m1 n3 m% F4 h% `' N
/ u! {' v7 B, E! W; ]2 t
〖下载地址〗
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