' y: m+ m0 a, m9 X
0 n0 ?: f2 B( a t* ^〖课程介绍〗! ^3 v: j$ c2 I" 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。
) |' ], K- F" | ~+ r% A4 C$ o2 d* P) r. g4 _, n' Q/ Z
〖课程目录〗& k8 X2 ]: p# w0 x+ k* w3 a. r
第1章 课程介绍与学习指南 试看
: } q8 E5 P# r! J( s8 G1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看' m" ^1 A$ H& ^0 c: q% t
1-2 怎么更好的使用慕课平台0 l9 Y' Q& z/ D8 R- f1 D0 Z
1-3 你真的会问问题吗？- I2 ]1 R0 x4 p
: ] U3 S- d2 h6 f; n0 b4 }) z+ t* A第2章 了解推荐系统的生态 试看- [4 ?8 {3 t* v) T, h
2-1 本章重难点提点3 ~! F! V' o2 Y& i
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看# v6 K( |: Q5 f) ~
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)& _3 V2 o8 A" R% I5 B8 ]
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
3 S) S. V8 e! d) }2-5 推荐系统效果评测 (17:55)( m5 D1 ^0 U1 g: ~! c# R
9 M. I% K9 w* t第3章 给学习算法打基础 试看
7 P0 e2 |) z; s/ @" c T3-1 本章重点难点提点
. T7 `/ b8 p( ?1 Q3 ~0 I$ Z) h" E3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
2 R9 |; L _8 _; b6 q3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
. z& E$ u$ i4 s$ _. ~2 p( s3 B$ \: }4 g# ]; G
第4章 详解协同过滤推荐算法原理$ k' J4 u0 L( O, O& {- L( k
4-1 本章重点难点提点
& f( {+ r/ n, B4-2 本章作业 (04:17)
7 \1 U* s9 A' u( Y4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)7 e( B J8 B9 g9 t& l1 O
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55); v7 E3 Z r6 u+ o, t
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
; @3 k. R8 x5 ` K h1 w4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
& ^; ^; O# }7 \0 b$ U4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)5 X- {. N# S* f2 @7 M2 x) K' b1 |" g
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
! ]' f5 a8 a6 c# h4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
" O Y5 p* M+ a4 F8 V( A7 Q4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)% [( N+ |& ]7 }% f7 ?
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)! E8 j5 b- P) i4 i
4-12 缺失值填充 (24:39)
- M4 N( Z( V- c: ^, f; T7 W) }, V* m, w& j @( n$ {6 J
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
1 w- V4 ^. A7 g2 f7 S9 n; c5-1 ALS 算法原理 (05:52)+ ^6 i" E. b6 [& n7 p8 a/ l
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)$ D) ` ]2 x; Q/ b( D+ c
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28), r1 R0 q2 c3 }6 ?' E+ F
1 D9 F( u/ a" U5 T
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
; a" T+ y6 @& \# E% K! l6-1 本章重点难点提点
0 `* u+ C: {$ y3 x9 R; \( z3 ^6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
- L3 }. V1 s0 S& t8 s6-3 开发环境搭建 (19:13)
+ d6 v; k9 |- I. z6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
- m7 P- N, U4 ~ T$ B6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
3 X# _- q2 l4 N2 p# H5 o$ F% o! r5 \$ a8 f$ T3 ^. j( f; l
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块/ s1 B3 N+ d4 [8 J
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)$ D: u3 \9 z) m3 c% H# s! o
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
( h x9 Z& \8 J/ y" N1 ^7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)6 z. r8 U5 @! |9 g2 k/ M
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
. W0 I1 o7 Z+ D3 J
9 R% }) s5 X7 ]第8章 推荐系统搭建——数据层. v! u e7 t0 l! D* x% o
8-1 数据上报（上） (18:07)
& K4 Y" T m4 e8-2 数据上报（下） (13:57)8 B" v: v$ g" u) I; H) u4 M+ `
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)0 v& ~) ~9 W- a0 K" t7 `1 A3 e. M
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
' }) t& ~, r S0 G0 H8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
4 }; K3 M0 g/ Q8 `8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
; Y1 r* E) z: J
. W$ g) V" |- s; a/ ^! X第9章 推荐系统搭建——推荐引擎0 ?9 v: ^# q& _* p. Q7 m
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)2 r- E- a; D7 r( Y1 b$ T' ] b
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
9 k* N. g+ a' {) S$ k1 k0 p0 I4 S9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
$ Z! R/ p) u0 ?- A! L+ ~: S. 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)6 H2 a% N9 B& H6 ~
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
; u& J" Z, z) a& r7 ^' u4 {4 C9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
/ H0 T& A3 a1 C& @" l7 i% w9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
# |- b/ S) ^' J" k+ [, s9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)8 k3 D+ D+ V+ h' C' B) U4 L+ o
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)4 @" C( q- v6 H0 ?# j- Q# Z
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)- o( \$ I* ~' t2 A5 S5 i- U4 z
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
3 ]8 u z2 B: q5 R# p# R# z: y4 W6 `$ `, W; r! Z
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
- S' q7 f, h( K& h0 b10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)" B2 }7 p4 ]9 X* J) i# x6 l* W: q% Z
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)5 h. U. G8 S4 u4 x4 _0 R
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
. h3 p* E* H3 g; |3 Z' K, ^6 a4 @! z9 v% U" j8 e7 h$ h( D
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块; O: @5 ~9 l ~; b0 H. p: h
11-1 AB Test (05:12)
6 \1 [$ y2 z; l: G. \11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
- `2 t7 f) l8 B11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)2 E3 }) ?6 j+ X3 d+ Q+ L/ q6 v
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)# Z$ U7 d2 k$ n8 C# P& U. J7 P) O: Z) m
11-5 常用评测指标 (05:37)
/ s% i( I: r2 Q# }4 ], N
; _9 ? V5 Z$ w4 |3 s: ]) G( n- l* v第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法9 K5 Q* G$ ^ j0 W/ ^6 {6 x
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
2 V: `% T# s& m& ?4 p- b$ S12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
1 G4 w5 n* f8 A. C, S' f12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)' g+ q* R) j; W8 B( P0 O0 }4 a" R
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
' K% [6 X' \) |9 k12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)6 j# }2 v# P6 M
3 J6 ^% A7 A" X. r& L# }4 n5 P2 b. k第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
, R$ U: N+ y) x# v. ~$ a% _; v- z8 d13-1 RBM神经网络 (06:02)6 F7 k" q9 S N0 c8 A7 m
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)6 h8 ]% ]$ [$ B. j
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)$ h8 x7 w, I8 d2 T
. o1 |& f8 o+ m* z7 r1 |' T5 `第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
2 r' B: k$ ?: O! u14-1 文本向量化 (09:54)
( l; |8 y$ R* X! F6 Y6 K14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
6 E- M! i8 Y& w( o, H14-3 课程总结 (12:01)1 B* y% u) o4 E7 V5 M! J1 G4 w
: _" u& X" |# ~ v〖下载地址〗
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