9 E6 N" I, R1 _2 u2 G% w1 e- t8 E8 f* G, s
〖课程介绍〗
; R1 X5 s6 V% X' d8 o. B* w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。
4 Y; |' _0 n% D
/ |) j( @: y/ @" K! v6 @- ~〖课程目录〗6 Y, m1 ~0 I- i& f3 {2 }5 ?
第1章 课程介绍与学习指南 试看
; u3 ^ E8 `/ z; Q9 Z1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
% h: s; {0 q) Y1-2 怎么更好的使用慕课平台9 Z& q: x: n% m# Z2 c
1-3 你真的会问问题吗？1 @6 K* P! m& D5 y
9 W/ H4 h6 d6 R) }
第2章 了解推荐系统的生态 试看% y+ ]. g& a+ V4 Y8 d# D% }& C
2-1 本章重难点提点( I0 d. e: n# X( F- Z& V
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看5 Z+ ?( u2 _1 g+ c" Z
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
3 j7 `9 r' J5 y+ V; n2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
9 i- S% e# _! a, A! b2-5 推荐系统效果评测 (17:55). b3 y2 L% x3 Q5 P
9 ]2 q1 `" q' M" m4 f
第3章 给学习算法打基础 试看. ]& _* Y$ `8 V: r3 q0 t6 [- x/ t3 m, ?
3-1 本章重点难点提点$ ?- a3 ]; n7 }: o1 r
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
% r2 T; X c: M1 g% x( J3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)' D7 s# i: s6 T6 C
8 I/ c( N) K) D第4章 详解协同过滤推荐算法原理, A; N" f6 r4 Y. e9 F
4-1 本章重点难点提点
+ w c0 b" Z' z. I* l6 i5 [4-2 本章作业 (04:17): L3 v9 J( a3 n) F5 @% z% C
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
2 A% `4 b, ^) l4 o! p4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
/ x1 o7 V3 E& I, c9 ?4 r* d/ Z4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
. T1 b' v! ?# A& e/ C. v9 t4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)/ ?) V6 A& k2 ?
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)1 n, o6 e% S7 x) o- X: J
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)& z% @$ ~) x5 X, J4 C% {
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
4 s5 {7 T) c6 q3 p! H8 E4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
( Y' U' \# }; e" o& D2 U4 \3 h! I; N4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)$ Y" h+ W% H6 k% y+ ~
4-12 缺失值填充 (24:39)
' q+ {0 n% B9 O j. x0 l7 F
/ N Y, f, G0 Q" W8 L# a4 Q4 T第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
1 T" s/ E4 r7 y" Q& \6 Q5-1 ALS 算法原理 (05:52)
: |+ m) z% L: `5 {2 ^5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)( p% m8 W' N- @, `+ j& o( F
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
! S! e7 k9 [0 X& l) Z
, A1 N! \: ~; R) D第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建3 b9 o! I k0 }9 b' l
6-1 本章重点难点提点
* K8 q E0 ~0 H6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)& `: n& A- U% q% {4 ]8 ]$ F
6-3 开发环境搭建 (19:13)
! [: f8 b# {+ L6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)* x1 Z6 s) ~& [/ b
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
' ]' S# V& }2 ?3 N
H' d1 s5 X# ~+ V" m. v7 G第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
( Z$ W8 T( E- w* | b) n9 _7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08): U3 R, |, t7 v4 Q4 O; D
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
0 W5 ?8 ?* b- {2 i$ f7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)8 Y; G* W6 T4 l
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
( p$ `. P9 d& N U
0 d4 Q' Z$ j. f+ c5 k$ E第8章 推荐系统搭建——数据层+ i6 ^6 f* i4 }+ k/ F
8-1 数据上报（上） (18:07)4 Z/ f* k v% q3 O* U8 K
8-2 数据上报（下） (13:57)9 l2 c, V* I, c- ] f/ Q
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)4 ?; s, X+ }2 M4 F7 s! p
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
2 c2 r& g, s4 N( I" X9 m9 W6 a8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07), m7 s/ v [& R8 ]
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)+ Z5 a5 y7 t* z5 B/ G# k7 J; z' X4 y
+ P5 h( w7 _6 V5 z7 ~4 F+ p' O
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎5 O& ]" i2 z* r
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
" L2 U& n9 x: F) D8 g' O/ o9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
2 ~/ e+ r- Q# Z9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)$ G) k, j- T0 y) U3 l
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 Y3 W; {+ V. n' X3 l: @9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
8 N8 z4 ]4 C I+ b! Z9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
9 E5 q# S8 n5 N9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)8 h! G- r% A& x1 t" U' K
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)9 G% [9 o5 P: H6 ]
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)1 }) w5 n' g8 s& [' a
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)8 E0 @' m- y8 D$ {6 G
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
" o8 b2 b/ Z- b* @( x' \; |' ]+ \
7 [: t& Q8 e8 r$ ]4 l3 H: c' w4 B x第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
4 N( }7 A' q6 i, @& T6 `10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
9 x3 z+ _) b# N; ^' `# y10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
6 H$ v$ ^( N% E: M" i0 Y10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43). n+ W( B& L s. @, X5 a) Y
$ p+ u% T( S" E3 e, A5 n9 Z
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块1 a0 K* c7 w! I& K" u
11-1 AB Test (05:12). C3 _& ~4 q- z7 t
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)$ L o! C1 |: G; a0 u4 e
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
& J" ~0 C7 @* e1 a) k11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
. y) N% f# z+ ]5 a0 H* b. n; x# C) o11-5 常用评测指标 (05:37)
- E4 k. x- s9 X) _9 V0 Z8 ~1 ^0 b
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
( n3 {4 r2 _7 U! B! c7 |, f12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)" ?8 [! f/ G7 m+ R0 S- Z
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
- c! ?5 r. v6 V h12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
/ D0 o4 `! x# S4 _12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09), ]$ f7 l( |# n' }
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)" F m3 c3 ~' M p
/ ?4 R0 `% Q0 M! S! X第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法: @) Z4 Q7 t1 S
13-1 RBM神经网络 (06:02)/ X* s1 ^1 e( l& y$ T" u
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)* b9 b9 Z( c$ Y) N' W9 T" j
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)3 r4 i( l6 E5 \5 [1 S3 a- c
' g5 d8 E: F8 Q: a ~: l' g( ~第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
! N+ J$ m3 p- K2 J9 g, I14-1 文本向量化 (09:54)7 {: j$ Y; D6 W2 {- e2 B2 {% C$ L0 X
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)/ u, p" f7 |/ D) q, o- { S$ B9 C
14-3 课程总结 (12:01). V! e5 j: C* O( H( U& k- Z
" U8 u9 D. N2 |' ?4 ?6 O〖下载地址〗
) b* T# ~1 o7 j+ q
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