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〖课程介绍〗6 O- L, q; E8 z) ^' X' j6 ~# }7 |
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。
0 @6 L6 B# q+ F9 a- [" d, \1 a
" _' y: U# J* |! a/ M+ n) G〖课程目录〗
- \, z9 M8 r8 E$ a+ x- W第1章 课程介绍与学习指南 试看* S+ o( Q2 j, j& }2 R
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看& v( N6 y2 ^2 Q1 a" o
1-2 怎么更好的使用慕课平台' r/ B; q- D) x) G5 L
1-3 你真的会问问题吗？
4 [) ?' d& K9 s! M' n1 _2 T
; ?6 U& j! k" i( b+ z第2章 了解推荐系统的生态 试看
: j$ s, X; D' W4 a. c. Z2-1 本章重难点提点
- Y# y8 Y3 x# y6 b& x3 R, S2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看# `& k. G/ ?2 v6 H$ n
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
0 I# }- s8 P1 \4 N {: ~& g2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
+ M& Z9 [7 ]- E# T2-5 推荐系统效果评测 (17:55)7 x. }2 J& Q+ ~& L
4 y2 `1 N! P, u, e' Y! H/ v' H9 z第3章 给学习算法打基础 试看
' w7 K' o. I% f H; H- n3-1 本章重点难点提点1 W9 S9 _3 M# n; i( B
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
3 j& i$ P, h; s9 Y5 W3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
' ^- Q- ?) X. c1 x7 X* o$ t; X- m' v& e( r, _, Y: Q3 K5 ?: z, X
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
" S2 y! F3 Z/ v$ x& S4 g4 Q' k7 b4-1 本章重点难点提点) @. x$ Z3 B5 U& f2 r$ O q: Q1 W6 h; s
4-2 本章作业 (04:17)
+ [: j* V+ r4 ?6 ~# K+ |2 w9 P4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)" y' n G, {* }$ p8 W9 }1 s
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)8 Q0 z9 b/ }; {! T' w4 p
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)$ ]1 W( Q3 c0 r& g; L, {, r
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
C! r6 L9 a# H2 G+ t: M, _- R4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)- n9 H: S: ^7 Z2 B6 k7 q
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
3 X) K8 y# q# P5 d) ]4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
1 l0 G$ K7 K8 B" E4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)# h) [! a& Q. z6 I
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
5 f3 r! t: N& X7 n- l4-12 缺失值填充 (24:39)) n# t2 V/ M- ?7 n' Q I- e
3 t4 S$ \. v- F- I1 X9 }' N
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理2 @) ~% X( H5 y# V5 z
5-1 ALS 算法原理 (05:52)2 R; {+ ] y/ A! L' Z+ w8 q
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)4 @, k. ~2 I# W4 [
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)2 {( Y) F( H1 W3 C% d+ s: X
% {- m. `2 ?9 p1 F( O+ y9 \. n B第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建: b9 }# ?0 W8 ^ ?& |
6-1 本章重点难点提点% `; I3 | R/ C
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
# g P) Z I( Y6-3 开发环境搭建 (19:13)
1 O7 B8 r1 `& _1 b6 \$ u; V6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)1 d* x4 X# X+ M4 f& R; e# ?
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )& U1 X# w2 q6 o3 t& y/ I
0 T. K) N! `. g5 q" Q' g7 g- n* t
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块" `# I: b* S6 `' h# u- P
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)! u% S( g) [: S# U; R5 x/ g1 t
7-2 用户访问页面实现 (11:48)9 a4 b+ X7 E" U: T) D3 O
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)# T+ F9 Q& C5 Y( ?
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
) D( A2 X' G" j5 t
' n5 ]! Q6 s0 q/ l4 Z' Y& V第8章 推荐系统搭建——数据层. N C% r. K! ]0 M6 y0 r% ?
8-1 数据上报（上） (18:07)/ O. Q" t A. x; k* n1 P/ \/ G
8-2 数据上报（下） (13:57)
( t8 j |" D+ p' \, A x) q8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
/ k' k b1 H: M" q$ Y+ i8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
& s7 W6 x7 \! v, ?2 K+ v9 f! s8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
& m9 ^1 z: r/ X5 z: {- p+ C8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)# R5 M0 H t3 S! V
2 z D! t, X% H9 H第9章 推荐系统搭建——推荐引擎2 [& u; n% d9 L2 L: e/ s
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
0 ]" ^! @6 H8 v( z7 J9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)( B( h' T6 V& P1 C
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
* W! w* s A2 G3 h$ \+ D& U1 {9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
: d9 o2 y. v3 p% a' p G9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
2 N+ g( V- Z* t9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
1 T, [, k+ j! x+ S% N' K# n9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)- Z- t) p" F+ r4 k$ c( a. V: l
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)4 m( B/ A6 Z' I( w5 J E
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)6 Q/ a2 J) y) }* V9 G5 \# d( V
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
/ L3 B2 @, ]8 S/ y7 V9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07); Z4 Z+ ~# B# V2 F7 x7 K! p
) n5 [# M4 A1 Y; Y. r6 R9 U3 I
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
# @3 H& y9 ?) M: D/ }" e+ n+ U10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)' g7 [9 G1 X; U( O0 }
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)! f; C6 w8 _ F+ W+ \! L* L
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
9 A4 K1 ]3 m- T+ L! Z0 A& l+ D. o' y0 n2 {* g2 t8 b
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块' F$ m; X) I1 i& X9 [5 _
11-1 AB Test (05:12)" t- i6 o& I# ~$ O
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)- i7 d" C+ w/ k7 L
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)) _9 H2 x% q# O# x" Y
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)- ]& v- u7 Q+ Z! J6 `# P
11-5 常用评测指标 (05:37). r+ D0 {) @5 ^9 P' Z( i; f. Z; d
8 d. I! u+ b' `
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
( w+ e$ }% X9 g+ g6 C0 b+ X12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)& [% e# P# w/ y A& e( W+ M& `( O: v
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
4 j6 F0 S. Z+ S( l. e! l12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)( F8 F: f! s% Y$ Q0 u
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
$ m3 d7 F" p& _: |* B/ k12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)6 M# n# r$ A) \( ^
, b! @8 @0 D) P/ N! v第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
" }7 X. ]/ m" L( b% S9 d/ t13-1 RBM神经网络 (06:02)4 E% L a' W9 G1 F9 z8 ~
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)2 i) J9 ]( N' J$ g+ `
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)7 _* b1 d. z5 L. V- q9 W% S
8 H/ M+ \2 }8 P* }3 @: x6 b
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
0 d0 i) p* A4 e. v7 c7 w1 `14-1 文本向量化 (09:54)
' V5 S1 V# Z1 f. d14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29); {3 \6 P: ]0 w m
14-3 课程总结 (12:01)
# x/ \( I0 H1 r$ O% A5 i' o* u. Y2 |$ o) S* v0 D' y4 O
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