5 s. _4 k& N" m
7 G' t; G L3 j4 w
〖课程介绍〗
) F N( @, J) S/ {& ~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。2 u. l. b' W3 m% d5 m4 s
: F: J+ u* a& c7 v5 }6 Q〖课程目录〗 l1 v Q" Q2 S; U
第1章 课程介绍与学习指南 试看9 s! I5 G5 J) K( }: @$ d4 y$ `+ s
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看9 o; P2 D0 x/ A+ t0 @8 s( C
1-2 怎么更好的使用慕课平台* L8 r4 l" M# ~3 N0 J5 |
1-3 你真的会问问题吗？2 `+ Y* k' Z+ v, V
7 V' C2 j: x: j( E3 F# n0 y! s
第2章 了解推荐系统的生态 试看8 }8 _8 z1 ?0 m2 l: Z, }5 U
2-1 本章重难点提点9 n8 ]8 p8 |+ X9 A4 ]% N/ i
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
$ d* ?3 ~- E$ L, R& ~2-3 推荐算法的主要分类 (14:07); c: q2 I- p* `) T. \% {4 K
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)# d Q! b7 }8 G# D( t" V
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
/ i; ]+ p0 p7 [) s; [- q3 t( z
9 W- ~3 e3 v" o1 W' P第3章 给学习算法打基础 试看
7 W7 P3 z# ~% \5 I/ R( W3-1 本章重点难点提点4 K! b9 W- t8 X: C2 E
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看( \8 p$ z1 D5 s0 D
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)0 a; n( o6 A% L* v4 `3 d
S1 I- x; Z. r3 x- v# i7 `第4章 详解协同过滤推荐算法原理
9 P4 Q5 d1 x+ m: P4 O1 |4-1 本章重点难点提点
1 ]( k1 n9 o# u4 P4-2 本章作业 (04:17)$ c/ g: g/ d" d8 Z
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
& C" Z% R% {# \, C9 m6 }( R4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
+ C/ x) \ e! i7 l" j$ J* x4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)2 V' x6 A& |$ r! N2 W
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)7 P$ Q* {- i0 B& L. d% Z3 a, \ \
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
% W4 G7 l( V5 Y; f n: Z& [0 l4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)8 I Y% |4 ^" M
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)0 s+ K( K' d K
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
, h6 t9 H8 ^* E; y$ |3 S4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)8 J" y0 P+ A$ u. Y- Q4 P
4-12 缺失值填充 (24:39)6 a- N& s4 @2 O4 {2 F/ G7 K1 X7 _
' ]8 B O8 s: k& z: k第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
/ D1 n v8 T8 E7 ]$ }' ^6 j5-1 ALS 算法原理 (05:52)
4 R. H( v/ V2 T% _' u! s l5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
% \& P) @7 f( X3 i# o. E5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)- ^7 f" ^( |2 V/ \( P1 g
1 O% x/ A- P6 S4 B; l2 r
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建: V: O1 w4 j0 Q; B
6-1 本章重点难点提点7 j) ]& D0 y5 `4 y+ p
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)# {" |: a6 w( J8 N
6-3 开发环境搭建 (19:13)
) [. B ^: g( O6 j% d6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)1 |* }% u. [. |% r% g' P
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
, w/ X! D0 o% k* \/ K+ r9 j3 Z) u. p4 o! }# ?: v& f; y2 P
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块5 H( {7 u* l7 p. e
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)0 n% ]' S8 n4 e6 Z
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
) {5 m, A2 s8 h5 v; K5 w( \* ?! T7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)/ S8 E U" v+ H$ Z* `& ^
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
6 O3 c7 S$ y, ?, u G9 q$ C- J3 J/ K; g, n5 L4 i* t
第8章 推荐系统搭建——数据层9 c; E2 Q& z) O
8-1 数据上报（上） (18:07)+ q- d- o# J) k8 u
8-2 数据上报（下） (13:57)0 e$ M1 E3 h& v
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
2 y2 f1 O4 m; Q! E# i6 X& \+ {4 `8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
. w/ `3 I4 y" ^: Y0 i8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
: W, S- c- A3 |4 t8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
; b) u$ [% ]- D4 W% Q, T
4 J4 o# O0 D0 S9 r6 P( F1 {* r第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
% \. }2 e' B: |8 z' u9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
+ m4 Y& W' \. m$ k9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
6 J _# |* G5 [7 w9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)9 U0 M* f) N! C9 ^
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
6 m0 l U# n$ d3 @, L" Y2 Q6 W9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
8 I% d; l9 F1 N" C9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
s# \7 S; G- q G) p9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
$ P7 `# L: L! k8 s5 [% T9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
1 P4 ?; t8 g+ w! V5 O7 l8 D9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
$ F& F) b% a$ l; {2 b" Q* B% X, ]6 ^2 e9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
8 S0 G3 w0 z! o# Y' D9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
n1 K& {7 X' Q7 E, v T8 t9 {7 } q+ B- M Z/ R
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储 X2 w9 j U2 I( b7 ]( b
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
3 d5 O$ t+ r6 z3 }10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17) _ s0 I. Q9 X6 g( M5 u' J4 i
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
1 O5 [% K7 v3 Y0 G/ v S
; z1 m0 U# L! s. g! G# T第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
% g, y' ]1 c$ @5 H! O8 q+ n6 Z+ g9 s11-1 AB Test (05:12)/ j2 {0 Y' {+ {) A5 U
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
6 p4 l: r* G$ C! E; l- Z11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
6 b: G, Q S3 v8 U11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
4 h6 X. k) J1 [" w) J* V& _11-5 常用评测指标 (05:37), G6 x6 v7 Y- e
% d9 T3 H5 f" a! l, w第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法" i; d, Z8 q7 u) {
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)" I# ]6 H$ h6 U+ Y
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24): f+ [$ g3 q3 o9 `
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
& j- t& y! `7 [+ x12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
d8 X1 C' ]- g" G3 R1 Q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
8 @) D1 H& _& ^, ~0 e; ^3 Y' D2 f0 T2 T( F- T
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法& E( D( b# u& P) w5 s& M
13-1 RBM神经网络 (06:02)
5 R: h$ ~3 g+ r' W13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)- g5 J, h4 r9 m( d
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
9 ]. K# T. B2 q% t
# Q6 t. E. s4 ~0 A第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
| c$ V$ I5 {5 G) K: }14-1 文本向量化 (09:54)8 q' I: f) p% _8 N; M
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
2 ^ H4 G j( @: ^14-3 课程总结 (12:01)
" Z0 l2 z# k, r% r) \# p" U. ]+ a! w3 T( ?: j8 P9 ~% ]1 f! D( p$ x
〖下载地址〗
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