! B4 u- G$ }. d4 }3 U+ e! }0 N+ m
8 I6 f' E- `3 Q3 @$ |. a [% j) U
〖课程介绍〗& Y& k* h! ]# \& \* V& y, 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。9 i# N1 E; c" {. d
: ]1 U, K! F( X ]3 ^
〖课程目录〗, S( k" A$ e7 U( E" [$ w
第1章 课程介绍与学习指南 试看
; H! W+ _! X5 Z) J1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
2 [( B+ a w) U9 H1-2 怎么更好的使用慕课平台
1 s9 j; e- P- Q! S/ n$ P# D8 {1-3 你真的会问问题吗？
I4 a5 e2 K5 v+ ?: L: x
7 b5 v6 n; p: O/ J; R' x第2章 了解推荐系统的生态 试看
' I, c# Q( Q2 O% h2-1 本章重难点提点9 f" o1 `6 F. W0 Y) O
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看& R/ G, C: u3 {) l
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
/ M8 X' u) W+ G& E% A: u" f2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
! u! Y/ j8 M, q1 s$ y, o, C% E$ Y2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
; ?5 O, X t% S
# M l& k/ y% G* A第3章 给学习算法打基础 试看, d5 \! l z) c
3-1 本章重点难点提点! @) Q& w7 K' e
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
8 o; Q) B& h3 i1 p- N4 g3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)" g$ @0 g" C- B0 L
, X& N" y2 {& r. @" I6 K第4章 详解协同过滤推荐算法原理2 T. ~3 m% w3 y
4-1 本章重点难点提点
" p5 W% D3 h8 I4-2 本章作业 (04:17)
& |% r$ P& ~0 e4 P; N9 @( a4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
% m! s7 P7 u9 k3 R6 g7 @3 V0 c4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
) g( U7 Z9 }+ S7 T9 [- T4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
1 ~8 w; `# D$ E6 f1 C4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
' ~( H" H" o5 L$ ?$ q5 P( k9 P4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12); D7 n; g# b2 T
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32); |, f0 p4 O4 J5 f4 D( C# d
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
0 U- R* \; D( v4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)) Z8 F: g* S. Z! v
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49): F9 \+ H( d# O( ?5 F
4-12 缺失值填充 (24:39): N) e5 Q3 M: `# J5 I2 R
1 e1 F1 X0 x5 G# h2 i第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
! Q2 u+ W7 W' I. I$ B5-1 ALS 算法原理 (05:52)0 j- L+ S6 \; U# r
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
( e( o# M$ s/ T4 p! `- d: m R1 I5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
' R! w: i6 k% G" {
' u& b9 y2 ^" K0 z# \, K& D, t* E第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建/ f q5 a' }! @% a+ \ M& N6 K
6-1 本章重点难点提点
2 k, @9 b. R! t0 Z+ ^6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)) S. ^3 E9 [. F3 ~2 _0 U2 R% S" q$ o
6-3 开发环境搭建 (19:13)0 I* [8 O# C! ]% W" K. o
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
7 |0 ^; k: ~: g' v6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )1 ]2 x: K7 n* j8 l5 N, a8 J
9 U* N5 a* \/ ~$ G第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
+ ?3 m- A' q4 y( `7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
& ?$ k% H2 {# ]( t. s7 g" ~7-2 用户访问页面实现 (11:48)
$ t, c2 p0 L0 J" [9 M7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)8 o9 {; U) f- J$ u3 s* g- H
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
' u2 `: ^: k- E9 P) m
% E( c8 c4 U. O: {: S5 x, ]第8章 推荐系统搭建——数据层
: O4 i% b* A' G; X( C8-1 数据上报（上） (18:07)
8 {/ _, n$ Y+ I' e3 F8-2 数据上报（下） (13:57)
* ~+ m9 P, X. |0 g- ]" C. [8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)# M. _ L* I2 ?+ p
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
% t* ~/ @; q4 o6 A' M& N; I8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
8 L6 C1 O+ x+ j' G; E8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30), `. v" b% q; { s
+ a- R/ D: f' l/ F# ]第9章 推荐系统搭建——推荐引擎; [( K2 e6 u2 A. Q* H1 P
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
# O- B4 z+ w: s' v$ T( Q9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)7 B8 \; f; L& i% ~6 Y
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)) M# Q i Z7 o/ O; R4 G3 `9 d
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
1 Z7 p! w- m+ [/ e, J9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
) D1 J! W1 j6 ~5 Y- A$ D9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)$ T- Y1 ?2 Q/ Y% y
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
4 I5 L# c( p! |& n$ {9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
! ^* _7 w3 O# A. N7 P2 h9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)& r0 _, @, ~- |: R5 p
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
" ]* f0 f) N/ n) d' w% \0 S3 K9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)( {" W e+ b( X
& q, ^" }/ ]* }第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
( R2 H( A* f$ Z5 _7 Y! ?7 v6 m5 d10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)* ^6 k4 ^0 O# Q; s
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)8 }; D/ ^; m! S- C
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)! H7 ]/ c- J6 k# e% E& A# e ~( p
- |# Q6 H3 I1 z* a
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
' u: [: _( D2 H11-1 AB Test (05:12)1 |# }9 P2 K! S' I2 @* J
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)4 J% O4 m d. m* L$ `
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01) b6 M' k( O3 {8 Q. }8 m K% Y) c) O) m
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)7 F$ L4 U X* \% u6 x, F9 A
11-5 常用评测指标 (05:37)5 f( O- N4 W) l/ w+ [& J
# @1 A s6 ], K9 T) x7 R
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法$ o$ m/ I1 v0 Y% k& B3 d/ k7 `
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)' u5 ]0 d/ U# N0 u; K7 y4 f
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24); w8 }4 D! M! }' }
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
" Z$ x# [3 O! W4 y1 S2 I12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
6 s, k1 M h' f( F6 o5 t2 u5 d7 \6 n12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
4 u& m- G% k2 q( K S% C! K7 z z7 t! t' s
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
9 C: z/ C5 J- ?; R+ E! Y1 b13-1 RBM神经网络 (06:02)9 A# G; \ Z$ v' {0 d% c4 s4 w# g
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
3 E) s3 U1 V! s6 ^13-3 RNN循环神经网络 (11:34)+ ]$ s3 K# x6 |1 g9 K- y
' M5 R# X3 m& Q0 B4 ~第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
5 t: ^7 a7 q9 f' Q# d" g2 j8 C9 ]14-1 文本向量化 (09:54). X0 q4 Z0 I0 I; A3 Z1 i
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)- h: A0 v2 w, U3 n
14-3 课程总结 (12:01)
, I3 ?4 i7 \3 k0 B8 r& c [* t% H, ?, K
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