- A/ t" d/ m& H# w) F: _; Q6 I: g2 {" I' J% F
〖课程介绍〗+ K" t! v8 W2 S/ U2 \! `" T
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。* t; f7 g+ I. i
, F( ?* i( I( s6 Z+ x# p〖课程目录〗# ]7 e, X B. ^- \, a2 h# [) u
第1章 课程介绍与学习指南 试看/ E8 E5 r7 V% N) ?, O
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看; [4 [) T3 W; t' v
1-2 怎么更好的使用慕课平台5 M) ~8 y- a& ?6 P3 U' y
1-3 你真的会问问题吗？- k7 E' {! y: i- M' V, ~
) |5 q0 @% ~/ B第2章 了解推荐系统的生态 试看2 j, X3 N9 G% X
2-1 本章重难点提点' M8 c" U) L4 k; l
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看# f8 Q Y& {8 \1 E" Q( e$ ^3 P9 k8 c
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
% C$ K9 n2 j! m: S2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)& F4 Q9 y) ]; h
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
7 r+ i' u0 S; W' Z
2 z9 y& P8 V# g$ d/ v$ s# c$ h$ _第3章 给学习算法打基础 试看1 F u3 W: k; N2 n
3-1 本章重点难点提点" } T) r5 ^- i; P! y
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
5 W' b/ L$ X% r. h3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
$ Q/ u u* ~. q$ P- X& U' V5 j5 _
: p, C' ~* j# S4 q$ f- i第4章 详解协同过滤推荐算法原理: j; E6 v! h+ m
4-1 本章重点难点提点0 k( V& R% l" I+ u) i$ j
4-2 本章作业 (04:17)
! f) \( P3 k$ j7 ]6 Y. Q* K" w0 u! E4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
$ S# j; N$ I8 f9 P6 j8 R4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
) n0 v' ~( p% z7 H4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)' m+ m8 ^# ]2 M( a* A
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26) b& L( T( h$ C$ V" y
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)9 Q, x6 y: J+ X5 t; S0 [; o
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
/ a$ @1 k! k p2 O9 w' {% |4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)7 E# q& W4 E) K) Q; R! p; {" U
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)' q# v* E3 L$ \' l/ G# {; Y/ J# a
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)7 V. c1 L& e/ ~2 M) E. s
4-12 缺失值填充 (24:39)0 E7 w, j: v! y5 U6 P
6 Y2 Q. b) k* G% G" x
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理" r. d/ u0 f) D! Z5 ]3 e
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
* r) a( c H% _; z/ d( B5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
: Z, ~ s: x: S/ o2 {5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
% z% h" d2 k: p( w2 k" P# L! i! ~
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建. }% B3 v0 t0 x
6-1 本章重点难点提点
3 g+ r7 P4 |' `; ]' h6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
' c6 N9 y$ O, V" n1 u8 o$ g/ g6-3 开发环境搭建 (19:13) S) x$ W$ j2 {3 ~" k
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
3 R7 `) J$ `( G! I! o6 j+ k2 o6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )5 z& g) H- f% l1 ]) L# ?1 w
! q7 g0 E9 m# H& V& q
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块7 r$ s+ E' K+ K0 l Y1 Y
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)" h8 P2 a- X8 ~4 c( s
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
* T; q% K/ d* _! m7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
/ w8 E& N# j7 }4 [8 e% P1 J5 \7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
9 |+ i$ n* _+ S% \! @
9 A& K# z+ A! V! k第8章 推荐系统搭建——数据层1 s$ [2 n6 L6 T" T; F& |! Q
8-1 数据上报（上） (18:07)
* x' N! q! Z9 v2 p% ]: i: L- S8-2 数据上报（下） (13:57)0 U: g# ^9 o) o/ j- m
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)! [7 p7 c( y" X( z
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
: K# x7 J# Z6 h ]6 |8 f" w' J- o8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)% `4 Y4 x. e) R) H( S c1 o
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
! i& {4 V& B9 s: D i7 a. P7 x
: V+ t l2 j6 B6 Y4 Z2 m第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 w0 X5 p- c3 r" m/ l9 c/ c& u9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)6 V8 \& P# j. d1 n7 v* f$ y
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)7 _ @! J, Z) F7 L) Z2 l
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)& ?, t/ S" K E! V: J+ M7 u' A1 H% S
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ ^% G1 r, x ?& i( J' f& M9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)1 @1 o$ E% r8 r1 t$ Q. [+ e3 T
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
1 s$ k% Q7 {" B9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)# o2 U; t; T: c4 d/ b9 s
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)/ K4 }- w8 D8 M+ H/ D4 ?( j* n
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
% @5 K6 B0 e( [$ Y9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)$ I |, K7 F9 ]: N; I8 ^" X9 o: T
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)& d1 ^( D: `0 ~* ]( t0 B8 n, e
% d9 d8 R& ]8 ~% v+ f3 z( S第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
4 f+ P0 _/ r, L% r+ Z9 z a10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
5 y8 n6 r, d0 Q+ [0 d10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)( T6 z+ T' a: X2 Y2 a
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)8 u9 P" @" w3 Q% x l1 l! Z2 q
/ I% B1 d. @ f* K& f+ l' y
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块8 F3 o1 z& E/ A4 \, q$ `" ^$ z7 X, C; A
11-1 AB Test (05:12)7 I+ u" z" n v
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
" O1 T) N! K" B- [6 c5 c- W/ j, v11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)- Z. t/ x* F, R7 H; c5 t
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
1 N$ I) w8 v1 B% M6 ?' X- c11-5 常用评测指标 (05:37)$ O! q6 n( R* E0 \; l3 [
6 n. Y1 v; t' ~6 k# H第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法) d) f& l) T; A H
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
; {% L* `; D* z; F- B12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
1 T& i$ l1 w3 {12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52): L" G$ n( ?) c9 f8 C
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
, {; s" P. A6 s$ n0 x5 F5 Q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
k2 f5 r" A [$ b8 K
, {7 L3 r2 J# w% P5 N6 k2 u0 E9 m第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法" @5 f3 Q1 d$ A. G$ ~4 x
13-1 RBM神经网络 (06:02)
- I# G2 k( y& |13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
- n: m4 z8 v0 k1 N13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
. v" m, H/ U- v$ I8 ]2 g1 Y
$ e5 o) ~7 C" _& B% e第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法$ F3 C" L: o5 K3 B9 a5 Z( ?
14-1 文本向量化 (09:54)
# W8 n+ @2 U9 C. _/ p14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29); Z" R) P$ r! A0 d
14-3 课程总结 (12:01), p9 G, l6 u/ v/ t
Q, W2 U4 w5 X! n* w4 y: B* o6 N0 P" F〖下载地址〗3 Y. \' P& W6 e0 `
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