) Z- k/ J$ \6 w* J0 U$ T
2 ]; ~( a( P- A# Z- i2 {1 b〖课程介绍〗! z r5 A+ e, M5 X
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。
( h/ P2 B+ M* |5 q2 b8 H
; h1 c e2 A0 p+ \〖课程目录〗) f# ^+ d/ _$ b/ f1 R
第1章 课程介绍与学习指南 试看
3 ^- a3 k0 F- z3 K& y/ ?1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
) W% x- e _. `7 U$ F% d' @1-2 怎么更好的使用慕课平台2 m4 I, B8 d- ]2 H1 [/ ?
1-3 你真的会问问题吗？
, C+ G. [: A' _8 m2 @) J: c7 t0 Z+ j$ W d% O# a! o) U' o0 t
第2章 了解推荐系统的生态 试看* P) z2 G1 M) S( Q) X
2-1 本章重难点提点
- i0 K/ B( O6 l7 V2 t2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看; m) e/ z% ]- z7 `
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)* o7 W [- E; c4 N$ r w
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
* }+ e/ A( V; ?- z2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
& g4 W: ~# v% L2 B" z# ^' W. y5 K/ X. ^& j1 ~5 Q1 W
第3章 给学习算法打基础 试看+ @6 ]( N8 B$ V
3-1 本章重点难点提点, m3 B- j; r8 v) v
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
6 O! ~" g" g% M, _: | Y8 u3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)$ L k. M0 E( P' A! O: i+ \& w8 F
7 M" g! ^0 f: F
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
9 {0 D$ C& O* c# X6 {4-1 本章重点难点提点
) [* b1 K# ^8 ]4-2 本章作业 (04:17)
8 B; d* Z1 {$ f3 X2 B5 T* R4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
, d+ Q, L9 ^9 i! y/ N {4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)6 P# P4 \, Q5 k1 U' {
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)8 @' f2 u+ N z8 |) T, e
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)& ~/ ~0 t7 O4 e# o, w
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
7 M6 Z. j+ s6 Z3 {4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32), A+ N5 @ D% g8 ^
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
$ m8 \! }, _3 |: T: o7 ]4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)7 L3 q; f2 W. ^: J* e% s5 q. Z- W
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
/ `# ^2 s) p2 f% W, G4-12 缺失值填充 (24:39)
2 n/ k' [# e6 s: A: s0 ^- I3 P# p) E/ h
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理: }+ C! l x o. S% d1 x) ~2 C
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
& `, Y! z, i) L0 i- b5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
$ A& h/ t( c: L/ t+ n! _5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)& ]+ T5 u2 j, F8 I
1 }- i6 E% g; x* ]( I4 e
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
3 z { R" [8 x/ {6-1 本章重点难点提点2 A2 Z5 T) c1 f0 l i) Z
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)# d+ D3 `; B2 N5 U/ t: Z
6-3 开发环境搭建 (19:13)* j2 i1 G$ f4 _) a' Q: e
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
2 A# l2 Y1 P5 d& t$ A6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )! _- _% g) a5 ?2 S, L7 x
. D' \5 P [9 o, C7 k3 u
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
2 o9 E$ E3 y `; a) r* }7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)- r# Q7 T# w' s' k( ^
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
& L, d+ i- _2 H+ t7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
% |$ U- {: Q" ]$ D% N+ O! `7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
3 a' M, Y6 C1 H% O J3 k. m
9 Y$ N# b- E- z K第8章 推荐系统搭建——数据层2 a4 x! J# l" s
8-1 数据上报（上） (18:07). n8 g& x4 ~, D9 s
8-2 数据上报（下） (13:57)6 \. L7 X( r |
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
* j' @3 E! m* a9 d9 l7 `4 ]8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
4 `# P- X9 h; @ i8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)% a- k- m+ ~6 q! R' D
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)5 ^% D& T; C; Z" e1 Y* o
% a& Q+ ^# |0 S) b" [
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎( M3 g) ?9 p2 a( ?, r# A
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)4 p! D$ ` n7 h4 a+ 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)
: f* a! Z- x! K! H! c9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
- C: S1 b3 `; d: [: C2 l- e9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)2 W7 c7 H0 ?0 V( }/ ~, @8 W- h8 s
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, u) q v6 {5 ~5 Z. x9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)7 ^9 Z8 C/ F# ~6 {6 p
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
{# J8 |6 N# k6 c9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)( C5 L' x2 q- u) q: y; n
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)' k7 v r( H z" J. e
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)* @$ j; Y$ L% t9 ]
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
! i0 _" n5 Z' C3 [ ^. Z' d3 d: m$ i' N4 P: R3 l+ ]6 Z
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
1 L& D9 Y2 A/ ]# k* N6 S' d10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
( U; ~/ H3 [* u2 l2 x10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
2 n4 n. f2 B+ T4 e& S1 T5 h8 A10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)& _6 g/ P2 b* o
z/ `3 d, [; ]4 _$ ]
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
) U% e( q8 Y- p( u9 V/ e. O/ V11-1 AB Test (05:12)
$ k2 }. x+ G* ?9 n11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
" T$ D& M+ t% w4 L0 Y! S3 q11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
3 {+ l) k' [7 D; u! b. O3 M8 i11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
0 `& Q8 K8 ^1 A4 [11-5 常用评测指标 (05:37), ^) u# {* E4 d
- [( k; Z' x0 G/ m8 F4 h6 {8 _第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
- t3 b% y t$ B: t12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
/ H* j7 L) }( l; y12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)7 W4 x6 `: F L3 d8 i& Q
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
/ D1 ~, b+ G* Q, j( J& |12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
_1 E' O s) c12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
$ C4 \6 ~; \; F& m% T
# j- x, c1 }6 X( D3 h0 f; r第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
1 E! k! M4 M2 Q1 ^- L' H# a13-1 RBM神经网络 (06:02)6 x& ]; m; p' {& P1 }$ H
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)9 R! Q' ]9 |% U3 z
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
+ ]1 h1 k1 J' y5 a$ {8 k4 z& u2 y0 Y. e/ ^2 O+ I4 w2 _1 i2 ^1 }
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法0 G6 m! H( j2 B1 E' L
14-1 文本向量化 (09:54)% T, @! S. P$ z) j/ C2 k
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
# h2 x1 G J5 U+ Y/ X14-3 课程总结 (12:01)
& e5 H' {% O6 v) c5 C
6 n7 h0 I/ K) C/ w; z8 t0 g〖下载地址〗
$ I8 J+ g' f- i8 {) K: I+ s$ {9 z% f9 o6 r2 S9 W
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