_! f/ _2 L7 N0 G# T& V% C R P
$ J$ |$ l3 c6 \ U5 V〖课程介绍〗; Y$ I$ n+ k- 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。 ? Y7 m# j4 j* R0 b8 v
% X4 v& T2 P. |6 V# }% \) f
〖课程目录〗
3 h" E1 e: e- K第1章 课程介绍与学习指南 试看 A4 f. ]$ G9 T0 I1 {$ \; T4 E+ v
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
4 w1 X* [/ Y! _4 Y3 r" g* }1-2 怎么更好的使用慕课平台
5 m' o( }+ e3 `" I) F) `1-3 你真的会问问题吗？
/ h7 n- f$ S' G( G
% _- o; @) ?% ~ ^# T% b9 T ^0 n# b" ~第2章 了解推荐系统的生态 试看
' @5 W6 o3 _) x; M3 D2-1 本章重难点提点( u; |3 O9 {! T+ Q
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看+ }- F$ u% R% T0 T; f: T, Q
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)1 ^( O- k- A, |3 e; x9 z: W
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)* ], K- L6 a! G
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)6 ~0 U& G# P& ?5 ?8 m2 `* p, U
( C" {1 s6 X2 _
第3章 给学习算法打基础 试看5 c5 i6 J; L. m
3-1 本章重点难点提点" p0 X- F3 Y8 K& L0 u5 D
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看1 k3 H4 W& J7 Z" E
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
5 t4 o# N4 S8 C% c* Y/ W# Y& I
6 x' j7 [) ?0 L- r( X8 a第4章 详解协同过滤推荐算法原理, Y8 C$ Y8 x x! }# |
4-1 本章重点难点提点0 p& q6 J. O8 ]$ {- S
4-2 本章作业 (04:17)9 ~. ^% j$ f& X. K7 V0 a
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
% p" ?* c1 h0 F" o: v4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
0 a# N* D7 r9 r9 T8 m6 }/ @4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)0 @5 Q3 a8 a) `+ l: Q
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)- K6 |, Q2 R" @- o6 R; x
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
* m# l$ e1 e; O8 \. Y z3 n4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)1 i1 l. g" c4 e$ g/ ^* m$ f8 {4 U
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)4 `3 o- \3 i( J0 _: M$ V( c% q
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)" L, e) d2 x- h$ W
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
" g' Q7 N: v: w0 W) l) A5 K4-12 缺失值填充 (24:39)% y q9 `# e& e/ X7 C
1 r2 \+ w: |( y; N% e; \第5章 Spark内置推荐算法ALS原理% ^% `5 \0 R l8 O0 O! N
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
7 K- e; {3 @0 U3 ]1 `5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
( c/ ]: A0 V7 Y2 G, c5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)6 ~; U+ q( k9 D% w z( G" Y, j
- P- d% k/ y9 \7 |/ L9 Y
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
; a# q: G5 A0 I. S4 K6-1 本章重点难点提点
' i# b* @% x; u6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
1 a% a4 u7 I {! { o3 f6-3 开发环境搭建 (19:13)
& o- ^/ L3 j6 M7 t1 i! i: ]* o4 w6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)5 G- O$ J) |- h2 f j, g, X, @) R
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
. S, D: Q' w1 a9 B' ?% X
7 Z" F: U" f* J+ F0 ]) X }) {第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
4 M1 l, W9 z- L1 @7 t7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
3 n% ^ I8 S% \* M! X7-2 用户访问页面实现 (11:48)
) j6 R1 _0 E" N9 g" |5 F/ H$ p, \7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
# j# u( n h O8 c W1 x7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)1 }( t( R$ x' h
/ x9 G" n2 ~% N第8章 推荐系统搭建——数据层
6 J+ M; h: H+ Q+ G8-1 数据上报（上） (18:07). Y. ?2 x) H$ U* q. [7 }4 Y( T5 s
8-2 数据上报（下） (13:57)
8 g( L( B \# c1 a3 l2 m; E8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
- T+ l! b! h+ n- D# n* f; L7 H8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)+ f0 t% Q! P+ ^& B8 }% f
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
6 U V2 ?, c! E. M" V8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
* b1 K7 S: W3 O' W9 n$ i; c3 ^: F( q
0 M+ k1 j2 M; a8 l; N第9章 推荐系统搭建——推荐引擎# G& }1 D. ?5 z- K
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)+ T: T @& U# ]% Q2 l; l
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)4 F9 M# ~& I: J" I$ P" H
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57) L+ B" }2 \' w0 i6 e
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
4 j/ K* _- x4 a! G0 S) z6 ?. o/ r9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
$ t& f9 b: b3 D9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
2 n) y9 S/ `. w1 g1 f4 M2 K9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
% L6 h! C( a J/ B$ e9 w9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
+ M5 S& r( ]1 b9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33): W# f9 V& i. j+ z8 ]* ]
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)! K$ B' y z) p1 K& `/ k
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07), y/ U9 F3 s+ S' Y/ }" y w
& {' n9 l+ S$ f8 E+ d0 o. T
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ f& C5 x2 p* n
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
0 D0 T7 k; p; h10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)- V( t! A8 T. H7 t$ U: J
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43). R( q) G8 K& J. n
5 f- A3 V0 l7 [$ L
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
8 D* n# J" _- _* ^11-1 AB Test (05:12)8 ? Z% f+ Q" G: `9 r5 L$ ?3 h
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)) k6 h0 Z$ e" V7 `
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)+ v; Y* _9 i( X( Z
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
Z( D3 P. B- y3 N5 A, \; w11-5 常用评测指标 (05:37)
* L/ [7 G h. c: k2 b6 b- }% X; e V( J. ]/ N# |
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法1 a+ v4 n# \# Q' P' h
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)4 t1 w; l$ {! t$ p& t
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24); `0 v& U6 u5 r Q3 F5 T& |/ s
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
( Q* t& F) n, Q7 P3 f( R" w12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)# l' e" `; g$ H
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)3 F H* V3 b- J1 h9 E9 L, @1 N5 X
3 a9 l. U |8 g- h2 X- U3 u4 T第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法# I& y7 X; s& z
13-1 RBM神经网络 (06:02)
% J9 w/ p1 L- s- u8 M13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)2 Y8 V" p) U4 H- d% ~' v
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)1 D; ~2 ^ E- ^7 L4 b
, Z4 \6 o: p7 Z/ _ A
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法5 u) t" D" g8 X4 X4 Z/ H3 S( c6 t
14-1 文本向量化 (09:54)
# m% B# e( \- k, O9 s14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
6 F7 H* \- R$ J8 T8 r14-3 课程总结 (12:01)5 y$ V( n G& F9 e; J9 b/ I8 u% V
. Z7 n, E8 w3 [7 [
〖下载地址〗
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