2 u% [! q8 \0 A+ Y! t! L2 @. y# }. b4 M3 l9 [* n6 ~" L2 e
〖课程介绍〗
4 Y* _' c" o* J3 L$ ~) j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。; L- \- O) ]) x O
6 E, D7 j7 c% q7 I6 K! _
〖课程目录〗+ k" \8 t3 e' x/ C" H5 p6 L
第1章 课程介绍与学习指南 试看+ x/ ~( ?) E& b& z: Z) U9 C
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看) Y9 _- R) T; I7 @) V! P
1-2 怎么更好的使用慕课平台
% b$ |: f; j7 n# t8 O7 q2 Q$ c- s1-3 你真的会问问题吗？, d A) h4 }5 C z; U. W- J
5 Y7 l# f' d" T& g/ m, Z
第2章 了解推荐系统的生态 试看
G& U2 v5 Q+ p. m! x: n1 ~. J+ o8 k2-1 本章重难点提点
# j" q, l8 J8 A, A6 W2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
4 Y1 { Z$ X2 x) {6 `2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
+ {: K* F5 Q f2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
. ]9 I' \( s+ q1 t. W2-5 推荐系统效果评测 (17:55)- p/ W( j* [# ]: A
; L7 Q* _- C1 ?7 C. V7 T2 B
第3章 给学习算法打基础 试看) p9 v; b% G/ e! v! y G u
3-1 本章重点难点提点9 |; h# W! v0 E$ T
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看9 Z% C) v( I/ O1 U# ~$ m% h! H
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
& U# P7 p7 U, c9 [) _* B+ b1 M) l, O* M) o: ], b9 q& I; f- [) E
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
# Y9 u8 y' [3 {* H$ R4-1 本章重点难点提点4 u2 s9 s! w& ^) H
4-2 本章作业 (04:17)
$ _( M+ ^- i9 G4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)9 D) A$ `; z [. F1 K# S8 @
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
# ?/ w0 B2 U' e* r5 f$ I5 n4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
) f4 R; n+ @6 ], z5 L: J/ ^4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
9 Y2 B! k9 S M* a! m4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)- }$ m6 E! {0 k* o8 U
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)/ P/ {: J F- ^% w& W! t* A
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
. T" w/ i4 I U6 m, A; `( |4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)) `1 d7 Y0 b& w" v5 M
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)# T6 U" g _4 ~ r4 `
4-12 缺失值填充 (24:39)
+ a3 D3 T {" J7 s7 b6 m5 l( H/ Z* I4 k- ~
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理$ Z4 t E( Q2 k! z5 N( f! O- |
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
+ D I \, W9 J% E5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)+ }: H' ^ O5 [6 o" t
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28), ~. I/ @' N! @' ~0 m" \! D" j2 a
4 v) u! c6 r {9 o& \- {' O
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
( {2 q! n. u% Q0 B% [. B6-1 本章重点难点提点8 j5 R+ R9 n2 h9 ~$ \8 b( {+ ]
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
/ R' Y7 Y& a6 @3 Z6-3 开发环境搭建 (19:13)
1 F# C: ~7 t1 C* o8 }: R# z6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
5 |, V/ |! O: l3 L" M6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
M, C* ]& s! [8 D/ i) {" X& R4 { ~+ U- U6 c
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
% ~* L6 Z5 n% |7 {7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08), t ]# z& J8 H% t/ U! ^/ n9 \
7-2 用户访问页面实现 (11:48)% L& W7 I X5 d
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)' S1 M. z! j5 O R4 ~+ c
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
$ M& r2 u, P1 J6 [& I3 |/ E
% A+ `7 S$ `+ a9 `# \第8章 推荐系统搭建——数据层
2 n5 T# A( c4 ~+ D! n v+ i8 H8-1 数据上报（上） (18:07)
, Y: |% `" z+ L T: J8-2 数据上报（下） (13:57)3 b6 U) C! E7 y- p, T8 B' q" U
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
% _* g* T3 f, e2 ~, S* A& z* F8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)' _7 ~. ^3 `- ]
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)0 L, E T/ _" f' R
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)1 R- F$ ^7 D1 R+ b1 q# I/ l
7 X7 }- }" M. I0 X' B5 U
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
, W6 t2 w# w9 j6 z& E/ N- t9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
3 `% h! b) b( q( L9 S! T- @7 Q9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
7 v6 F; o& i/ i% F* A9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)8 T- D. f4 ~# R7 m# {/ v' ]
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
7 p$ m& e+ ]: V; p7 M7 }9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
# ?: F! o, ^8 d5 r! K5 w9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)- @4 j0 l& O3 c3 }
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
* I G! d6 y$ p; M [6 E3 g2 c4 v8 |9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04); [$ b C# K) ~+ I
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)! C( O0 q3 p6 K) n0 _% V0 m4 `8 j
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)' k2 ~3 _& F M' w
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07) j7 P! y: l+ E
! [2 c! e: v1 }) r+ f8 v
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储3 u0 G. d1 S! s% {. }
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)/ ^2 I) q _' ^. T
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
[" V4 T4 P& o: J' N# [ i10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)! |, K2 D, \: c" ^& m0 y* T
" c" A) B6 i# K第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
& \. q' t: c4 X# Y9 \; T11-1 AB Test (05:12), a- ^0 c4 ] Z/ S2 m* A4 x; H% E
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)4 K" u# c0 w+ U* B( z% `9 {
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
$ z! b+ S% D9 Y" c* b0 _. _5 E11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)+ r) ^; Q" |4 x* O: a) f `0 e) I
11-5 常用评测指标 (05:37)
. B- L+ e4 q; X0 q W6 l+ W
1 c9 M. m9 \3 s7 f0 u4 n第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法 R. P$ T% I7 }$ t v6 i2 ]8 `) s
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
1 G1 P1 J6 k" U& f! R12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
9 g1 E( d& S2 n, j7 S6 |; h12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)) A! T& V/ G, a0 n
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)- k, N$ t# q3 I" W6 C6 D
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
* T! r* \9 o7 x2 I
# f4 S; m6 U' P, a s9 J$ j2 b第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
+ A8 V/ k% I. x8 V! E13-1 RBM神经网络 (06:02)5 r3 S% c" {; v! x/ X' y
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
+ `9 v" V; D) w5 T6 w, O! ]13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
2 j6 A0 _$ B+ A+ {' c1 H
6 n* _* h( ?. W5 A2 a C第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法, q4 \: K: N: b. q! ^6 f- q" K
14-1 文本向量化 (09:54)
5 x& X& Y6 s( P; B14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)/ W* F$ V+ D; T( K+ }
14-3 课程总结 (12:01)
6 ?! |2 k! y7 o* h& P4 W b
: x% p3 k+ Z6 Q〖下载地址〗6 p" r: Q) ]: s! g
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