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" E/ x! f/ G1 V+ g; w. i$ V- G1 @〖课程介绍〗
M/ b& q4 I- I, j& N, G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。
5 N! O+ w& |! p) E" ~6 Y0 M+ ?4 K; A# ^- t3 D/ B: l, D
〖课程目录〗
2 H% L% Z. _: y2 B' R, t第1章 课程介绍与学习指南 试看3 q/ t8 l% a1 F
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看" T8 I" ]$ p- ^; Y5 J, J% {, e
1-2 怎么更好的使用慕课平台: A0 [: W s, l; k
1-3 你真的会问问题吗？, j8 ^0 s1 h! {4 z5 N
: {: J) M" {7 E9 W$ [
第2章 了解推荐系统的生态 试看
" I& o' A/ g! g+ K0 Z- N' Q; v2-1 本章重难点提点0 ?; E. U8 w$ G2 M6 H& ]' W
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看9 r' H$ l8 _/ D; O
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
1 p7 v# v4 ]: T* Z7 N" ]9 r7 Q2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
: a$ j/ w6 h: O1 n% C7 j3 `2-5 推荐系统效果评测 (17:55)/ \! o+ Y! C. F* P4 b2 n
* n* V; I0 H5 @* T6 G* E第3章 给学习算法打基础 试看
2 Z3 {5 O5 S2 C2 p3-1 本章重点难点提点3 I/ m1 Y) r% w2 A& V/ A' n
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
8 N2 f: Y m8 ~7 `3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)0 h5 E4 T# F8 ]5 v+ u+ C" c
6 l# b! o7 S+ E! _. j; ~5 Z% z
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
4 j; |1 i* v, s7 k$ M) `# z4-1 本章重点难点提点. z7 T# N: T$ @. R2 W" g
4-2 本章作业 (04:17)
( m9 H3 b% I' W! i3 |& Q Z4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)/ y& ~0 r$ D: G, u9 S; e4 F( v
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55) S( ]9 N. H% O( y3 G& v- W
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)2 E$ s3 E8 Y* u$ v
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)6 l5 I( G7 I4 s) A2 l$ z& Y ]
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
5 J, y8 Y2 ^/ w9 @; Y- ~2 D4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32), ]3 T) c7 a2 u/ K$ A
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)3 e; H) m0 x' S8 T5 \/ p- c+ t: |
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)4 U/ e+ L* C5 P* h
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)1 m! J! y( u5 |
4-12 缺失值填充 (24:39): N' Q1 @. P$ z; ~; q6 ^/ r4 Z
: g/ w) ]' s6 g" k5 U
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
9 Z& G& v4 ]) A) Q( v+ F5-1 ALS 算法原理 (05:52)- w) B- g; O: s1 P% G* G: F
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)8 Q+ U& V; ~! m" m. {& j; j" ~
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)4 I& N8 s6 M, r8 l9 { g& }
0 z) r" E2 ~9 F' N7 L& y: H第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建! ?! H* ^" W, o: O
6-1 本章重点难点提点
?4 A6 G& ~, r, l6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43). x' s. K S" P$ n9 ~ L- @
6-3 开发环境搭建 (19:13)+ l& ]; F, _" g4 I
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
) U0 Z% @( U$ K3 F- s4 y6 e6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )/ \+ ~* M+ M( E j- E
S6 H% o" D8 s1 |7 n! o* n第7章 推荐系统搭建——UI界面模块3 \. Z* d B' b+ i3 Y9 m- P' D
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)1 y+ `/ p7 ]3 ~
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
! B- `* J5 N/ g5 c0 e0 B; |7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)0 R9 D+ }) |0 o1 w0 J) z7 u
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
3 X9 g9 H* E) Y
7 T! A) y" i) x t; `- S& b" M5 q第8章 推荐系统搭建——数据层# X/ X/ e* S$ U5 K3 I% P# W
8-1 数据上报（上） (18:07)- O b) M2 q1 T+ W3 B
8-2 数据上报（下） (13:57)% [' J( D( D/ j' t
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)' G; ~# p E1 c; b6 G- n3 L& f
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)$ e6 ^9 [- g5 S
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)4 [0 J2 ~7 |" ?4 i
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30) z* Z+ Z5 U% ]$ |% J
; p# p. @# h3 K9 G8 g" @第9章 推荐系统搭建——推荐引擎6 S1 k, a9 I- Z# ?$ O- }9 t3 S
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
. L$ F: s% D8 l i4 Y" A9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
7 h8 y& s# b0 L4 D$ N$ b9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
6 O# J" S" g9 w4 g0 h9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)$ o& ~3 l0 E% R
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
6 z3 f H( ~) p7 C" ^9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
' x0 H) d. Z: F: t7 R; l( ~9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22): K% e6 a( G6 O- u% S6 k. B# D8 L
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)6 v0 _7 Y/ h+ t; m
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
2 u% ^! E2 ]9 s6 ^8 G) a! M) L5 U9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
S6 `/ c* w- F! s9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)# {: w; F) C! C4 L F7 Q* l. ?
( n4 {) d; b0 b! u9 ?5 B8 J4 S% v) J
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
0 a' v. G( L) a/ Z( z) U; ~, Q- c10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)% T# l- S9 p! x1 \+ H
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)+ P1 m, L, S) G: [' P2 `
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)' L) E* I* D. k
i+ X) h; q% J, T. r& ~; Z
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 r: K& m t- I) k( `/ d8 I. X11-1 AB Test (05:12)9 X0 F8 [( m+ M3 u( {7 i
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)5 s% q; C; R2 h! o+ G/ C5 i
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)9 i9 k/ h ?( N S( L
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
( F! O; \- y4 m' D11-5 常用评测指标 (05:37)% T1 ^1 Q) O* L1 q5 h" `
0 q% J; z- B7 p! `
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
~# H5 M' p! s% U+ d12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
6 x6 E. h2 x) g, h" `12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
3 O# ?. o" O' K3 `+ C12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52), L" ?, Y+ b: s. \1 M
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)7 [9 g* p, P+ C2 }7 ]* G% t
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
+ H* d- K2 U! \. O- }& Y% \/ u
) B2 S) i2 I Q/ w0 t第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法2 r4 y" u5 S% N% a5 P1 O: J
13-1 RBM神经网络 (06:02)/ R5 z! E2 X* g* D; m- O* c( ]9 @
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)6 a& @9 o" w8 Q) q' c7 Z
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
7 A% {7 h! g4 a3 P1 J6 G! r. l. p, ~- }9 d0 M# N
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法2 Z5 d. {& k3 E- O9 D& r! I; J
14-1 文本向量化 (09:54)
- N8 a! P8 { R. v H14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)7 p% Y+ q6 ^ h; H4 D: u1 Z8 a+ \
14-3 课程总结 (12:01)
8 [& t9 B6 i* G4 i/ Q9 y0 S* s4 R' [' f7 f0 Y- j: M' K! G
〖下载地址〗
( S5 c: G) V4 d9 ?% r( ]
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