" `3 W8 L& u$ B, H! L+ K* s
$ C+ {/ Z2 I! s x" t- ~〖课程介绍〗
9 y! H6 b+ T- n6 A9 ~1 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。
! n0 J+ Q* k" e: a( b& b7 ]' t. X5 j5 b/ ]
〖课程目录〗
5 V5 B5 ]# V: f+ `4 H/ t" u8 Q第1章 课程介绍与学习指南 试看
1 s" }+ b; y, Q$ v% M! E3 e1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
- K B+ x5 o. M* O4 Q1-2 怎么更好的使用慕课平台6 o6 g/ `1 ^* ^$ o! u, \6 U
1-3 你真的会问问题吗？( w3 i6 e" k5 Q' G5 W
7 T1 x% _5 a W. m
第2章 了解推荐系统的生态 试看6 L1 x8 j$ ~$ N% T3 g0 P) e7 J
2-1 本章重难点提点% }* M. w$ k4 a5 j6 I. Y; I6 @0 ~' k
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
4 s5 [) E. E" q8 ^/ |) F5 Q! c2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)! s0 R5 Y7 y: u, J5 \& p
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)- P& u% ?3 ?& A2 @2 G. l0 H$ V0 W
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
D6 o& E; v8 `1 x- \. t+ Y1 s$ ?9 }) F6 s1 s; S2 b3 @
第3章 给学习算法打基础 试看: q7 S# K0 O/ J p, `5 C
3-1 本章重点难点提点5 E6 p. D0 H" k2 Z5 e8 A/ F
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看1 v$ _" i3 R* y- @! d
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58) _7 d, w* _5 @( v5 c" y u+ [
% ?0 Z- I! e' u9 ^: h
第4章 详解协同过滤推荐算法原理7 X- s4 ~9 S/ C, i: x$ l7 y9 a
4-1 本章重点难点提点
4 }5 h+ Z# X3 @1 \/ D# V4-2 本章作业 (04:17)
6 w( d4 l' o; G* Y5 S4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)1 |, X: i' H8 c
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)/ L8 `- n. H8 _* u1 R% z
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)" k" V3 g4 t7 i3 C! x
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
1 R3 m6 S& ]% S4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
% W4 K8 |7 ~( z2 G' W9 l+ k4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
, P: f4 d7 M% R/ G4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)6 j( k8 z# |3 W$ t8 \" Q; _
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)& S; T& y- t0 T, W$ s
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
3 k( N( ?2 `' T$ b7 E' r4-12 缺失值填充 (24:39)- N3 a& @ T5 F3 x N
6 }7 y! |! h4 r) D0 K8 l: z+ L
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
4 u* ]$ S M8 H; B, P$ u5-1 ALS 算法原理 (05:52)4 e& j0 [+ J v5 D8 D; N( {
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
D0 d. m2 j' I* n; y1 n( V/ ]5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)6 t. ?" u- Z: }% m P' m
* P+ y# i$ c# @4 x0 k
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建1 {- q( f8 R9 G) I2 u) n! ` A# B; N
6-1 本章重点难点提点
5 l; l7 [. R- }6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
) e8 m( s+ L/ E* C7 t6 Z6-3 开发环境搭建 (19:13): c8 b# F& B; Y) ^$ U; e. e
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
4 f4 J3 q/ q. ^% T6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
# Z2 ]* }, ?* l" S+ V, N0 A
1 U1 t7 U7 P# p# L- P6 l D第7章 推荐系统搭建——UI界面模块) B4 W9 z$ B9 u. J6 q" k3 e
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
( n+ k# ]4 m/ y' @" a7-2 用户访问页面实现 (11:48)& w8 T" c& l3 z/ B5 R7 ^% W9 s: c
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
. @3 L8 _6 _9 }/ G7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
4 L* y, ^% E" h( H! C& ?$ |4 @; I( u9 }! M' k; M) K( C! l
第8章 推荐系统搭建——数据层
* _3 l5 @2 z. G: ~; I8-1 数据上报（上） (18:07)
+ ~" J1 U2 r' |' o P/ A6 G0 m; J8-2 数据上报（下） (13:57)6 a; M$ k+ t& |- E- R5 s/ q
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
+ g/ v1 H6 E7 p3 P8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28). t# {: v( _3 a; J
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)6 D6 h5 O' j7 ]- T+ m, u. o% Z
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)- b+ O# A3 p0 q" X) @! t$ Q
3 E( L: b J+ a! D0 K. f* j8 l
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎" `" q3 R; a3 C* f9 m
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)" q/ U, G# e9 r; i a! S
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
. r' {+ e5 S) g8 B9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
+ e: I* ]) C1 l2 d- m9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
8 o" `+ S% V$ x; n M9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
6 O& Z6 l. L# L4 l: `9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
! m/ ^7 U) R: b: \; ?8 H9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)4 `2 U4 Y$ H9 ^$ T* z, W' r- W
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
' s% Q$ x/ z7 t& U9 G7 ? T9 X9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
_3 Y5 X: |& ~9 z, O1 y! F2 w8 t" o9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)! t# g* ?5 n6 x: e, [5 ]; ]
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
& K+ a/ Q0 P1 j- o( O
4 K. A" L; Z, M# p+ Q- K第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储& j' P6 o7 }2 b2 N8 d- ?8 |
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
* x; t; D2 I& O; L9 f9 p10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)$ U& b+ A7 r1 F" G9 q, |
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
t" L- X/ \+ e1 t4 t" ]( S8 s( c: g0 F. r$ P
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
8 Z) M+ K6 u, m n, o11-1 AB Test (05:12)1 V4 r" F; a% |; `, ~
11-2 AB Test的分流管理 (06:26), g y8 C$ t- }# _
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)3 I& a( f8 R3 ~* O
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)& m3 F# b. ~; j; g
11-5 常用评测指标 (05:37)* s' f5 L( }" ~0 y* }" W
! V/ ^. v! _& B9 Z) S4 Q第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法6 L" i3 q2 C( ]) Y6 l! J6 m
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)& U/ O- u$ y& L
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
3 ~( X% l; G* D6 s" ?12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)* T4 p, z* F9 K5 r' h8 l6 j
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
7 K: u0 k1 d( M5 c9 ^12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
, h; l6 F1 R( y. ?, q& }+ G& L3 s6 t+ ?8 q2 w; }* h2 K1 s
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
" `9 B+ x( ~$ r* A3 `13-1 RBM神经网络 (06:02)- g+ C/ H- B& A- ^- z4 \
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
, D0 X0 @4 s- U7 \13-3 RNN循环神经网络 (11:34)- x! i9 H' M+ @; T8 T5 \
0 z/ t U: H3 E7 J8 ~第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法/ f" d+ ~) [2 T9 C/ g) P
14-1 文本向量化 (09:54)
: R" J8 a7 u, r) b* L8 {( E$ v14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)8 d4 Y7 j5 [+ u. C, D' }
14-3 课程总结 (12:01)
6 }8 a9 L y# s; S6 t+ K+ R% U* a3 g1 z. v
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