& y' v4 A3 c. i# }8 C, g7 w
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〖课程介绍〗
. p4 l! a" `1 R( p: f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。
$ C/ k& v6 ^- [2 I- a t& u0 J8 ^- B5 E4 V; W' Z: |
〖课程目录〗% ~; K; }5 C* m
第1章 课程介绍与学习指南 试看7 Y) m9 t3 [1 m" m( t
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看1 o: c. ?1 P- s' P
1-2 怎么更好的使用慕课平台% }( g6 @. c) o$ a3 T
1-3 你真的会问问题吗？$ u4 c( T% q& R! h+ f
9 u: N1 X2 f3 Q第2章 了解推荐系统的生态 试看6 Y2 s5 B8 N: b7 `, x; l
2-1 本章重难点提点
/ `. a0 ^! k' ^, i8 j2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
4 _4 Q* P/ c, y! h; I! h# L2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)( {5 ]- M: E5 N/ ?4 U' Z0 d
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)2 g( b( k h: e) \
2-5 推荐系统效果评测 (17:55) V4 B& T' r6 e
( P: l8 }! z0 e1 S* |, e$ T4 x第3章 给学习算法打基础 试看0 e/ u! T3 \6 n( N# t H
3-1 本章重点难点提点
3 H+ D! T. X+ D9 p d( e( O3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看7 g. F# S3 N+ @2 D n. _ W5 x
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
& z! } e1 I3 V( w6 z6 T: D2 y# T- K+ a3 ^( c% l
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
7 s: F5 @, R4 r: S) ?. ~4-1 本章重点难点提点) C8 D7 T' D8 S3 k
4-2 本章作业 (04:17)/ j" B0 u2 i! ?+ B
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
/ R4 ?4 F! |0 C' b1 A9 M' Z4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
3 K6 T( K; P+ q+ M4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)9 d! i4 t# V: X' C+ `
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)& a' A( N0 Y, Y! U
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
% {3 }. s+ w; D8 _' _5 u" N4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)" y1 m5 y `7 R4 G* R
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03). Y. U# Z6 j* u4 `2 k& {
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49) e% E! i$ R4 }/ f2 B0 v
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)/ L" ~! a" }5 w! ^& E
4-12 缺失值填充 (24:39)$ T4 J( P7 F* h8 y! }8 A' t
& B% A6 s7 f* ?8 F& G- W第5章 Spark内置推荐算法ALS原理" e* o8 W. y% y- j; {2 S$ S
5-1 ALS 算法原理 (05:52)+ n5 | B& Q/ b
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)4 A; @$ m$ V$ ?
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28). \. K/ z k1 P, Y. f% ^
5 \1 F2 T( e+ D) B4 ~& L2 `
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
' @) Z6 i0 \+ R. a: F6-1 本章重点难点提点
2 X- H- n+ ]- p. f! Q9 Y5 p6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43), M1 O' v3 n4 C) B N
6-3 开发环境搭建 (19:13)
+ F( @% P& Y- u+ S% q% ^6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)$ j b" G _' H S
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 ) X5 o. z+ L; m% n8 O# P( p3 ^0 q% Q
) K$ U! ]! _' \3 d0 I( G% Y$ y6 R第7章 推荐系统搭建——UI界面模块3 u+ e1 G ]7 o& X' T1 P* z! q" T
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
( W: i1 e- f) W# R7-2 用户访问页面实现 (11:48)
" j% B/ ^% _, w( D; z+ e: u# R7 Q7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
F. E. o& S5 U: a7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)0 T& B/ K6 k% X4 e* Q5 D8 z( a6 l+ d
3 m" [& r, F' d8 B3 Z第8章 推荐系统搭建——数据层
8 n1 a. o, U8 f8-1 数据上报（上） (18:07)
{- i8 Q+ \7 K8-2 数据上报（下） (13:57)
& I( a2 h/ G( L9 P/ I f8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)- K( V4 p6 N2 g) F3 P$ y$ l
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)# d N5 ]* O* S, J* W f# m) s( S. Q
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
! i5 K$ I, B! v" ]+ C7 d) v! Q' ?8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)1 w; D! p0 Q; ^5 R* r9 f6 t) B
9 c# G, b" D6 ?" p( W9 |# \+ A4 Z第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
/ \/ C5 e( c) G9 y9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
& O* Y* V- E v" G: D9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)/ S3 Q& X$ k% s2 k! M, u9 K" ^
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)" ^5 `7 n- ~6 |
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11): H8 c. z# J: Y) b, T
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)7 C& |2 I+ N1 k" _
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)5 K) g4 x* j; n( ^* T
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
7 [/ j1 @* o! j. Y5 o1 N8 ^4 `9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
r( o9 H1 z. y' F9 g( k% o: F9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)& A6 S7 n5 ^5 ^! L6 r9 o! [
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)4 C2 Y8 V9 a5 x
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
, [. @( T7 y8 m) B
6 O4 d* ?4 W& y3 T( y第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
$ {; m; _- _ H' @10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)* T! h2 j1 K) Z9 w, M
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)7 l' f4 `8 o# E( g
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)1 F$ G2 Z( R5 n0 O8 _4 k9 ^
- _! `+ T) `& M6 `; ~: A8 O8 H) i
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块 T% T0 \$ W3 m9 y. u) C; ]" K
11-1 AB Test (05:12)1 o G# a$ @9 J- b$ `1 N
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)3 n/ O6 e4 H1 E# E
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
1 S0 k/ ?+ k! I% u8 |. g0 Z11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)! @ m& n% g& i1 W* k7 Q0 ~
11-5 常用评测指标 (05:37)
0 K B( X! h* }1 d! N" T: B8 {
, ^; ] @4 R0 C% r% t! w3 E0 A第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法# k1 Q0 c5 H3 p2 I. v
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)# l, t) w L/ R
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
% f9 C, L, C c- G+ g12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
Y. N' x0 \7 q/ n12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
: R2 M( L0 c7 D" o12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
* w! F \3 ?9 P2 a
* Y" F8 h' w5 r/ r. c+ a+ j9 D第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
5 A+ a# i2 i. e13-1 RBM神经网络 (06:02)0 b9 o5 ]3 J/ [
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41); b6 G8 }+ c7 W; d5 N$ O
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)+ Y# C$ _& f7 X( a: l
. u' N3 s! n5 c# l% G% z# z
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
8 _6 ?. e7 l) h+ [$ R5 N R7 `14-1 文本向量化 (09:54)
; E6 q, @1 V4 _* {. ?14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)6 v9 z( t. I' O# G
14-3 课程总结 (12:01)
0 I7 _# P7 G. u0 E
$ {) I5 R8 g# ?* j2 s3 @1 }〖下载地址〗$ m( m$ _% O+ Z6 B% U
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