& z. ?) n9 M7 `& J( ^( _9 h# s0 A k% S: h) W* ~8 i$ |; z
〖课程介绍〗
4 S' P- A5 V2 @! H4 E7 F- b( H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 Q9 H/ J0 U% R, S) h5 j6 R
$ Y5 ] @8 Z8 @) f, a; l〖课程目录〗" Y: f1 b1 i+ W u7 w; c9 I% M
第1章 课程介绍与学习指南 试看
6 k! s8 i8 {0 ^1 L8 g( e v" g% p1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
( U* j- c( o- c8 _1-2 怎么更好的使用慕课平台
' A) B6 O+ k( A& c( H; M1-3 你真的会问问题吗？! M; ]4 ^+ @+ T
/ q5 ~9 v7 O( g* C! S* k第2章 了解推荐系统的生态 试看' ~; W/ |4 _. E
2-1 本章重难点提点2 S- p% Y" I7 C7 c- W
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看' C6 L0 s6 ~! F9 l! H. j
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
, k1 Z) P' K8 {. b; `( T5 @2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)1 x. q; [! T$ a* J. L6 Q
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)3 j7 ~. y) F; a/ M# M- j
5 T6 P8 w2 w* G& M第3章 给学习算法打基础 试看3 X3 Z+ S- J4 g& ?$ i
3-1 本章重点难点提点% o) _6 {$ |" f& a# m
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看( e; C, V7 p- a6 B0 N- T
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)8 q. G1 i* W" Q: M; u- \- L
- ]! z6 H0 @/ W: G
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
7 x1 o9 o; I- X" _7 m0 g4-1 本章重点难点提点
7 ~4 Z' w& p5 L9 V2 O* h4-2 本章作业 (04:17)
# j0 b0 k3 o* b0 r4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
, G0 \: t2 Y0 u5 s4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
' w4 U* y# E! W4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
) ~2 Q% u, N6 U7 ]4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)/ t0 p# @) }1 l6 D' W
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
6 B; f+ b3 b% Y1 B2 A2 N4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
9 d1 ]( K1 r& N) V: X( s v4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
0 z6 s3 W; I# X6 Q' X4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
E% q. F4 @$ B0 C- ?4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)7 f' I* F( @/ {/ Y) {/ h. F
4-12 缺失值填充 (24:39)
7 j" \5 H! d: S% M& b5 Z% v9 P A8 Z' H9 m' n
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理# o5 E4 N4 N$ G+ C9 X: h: {
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
$ o+ n' Q. A3 S9 T4 k6 `4 Z$ y5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)0 ?1 k4 u5 E2 D4 F* v
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)$ A3 O5 d( d7 k
" b6 D5 N; {% K- }& O: j6 |第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
) s4 ^& s7 f: E# J( W& P9 {/ \6-1 本章重点难点提点
3 U' r. d+ a3 U* o6 ] U, t3 i) ?6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
( D0 a( N2 L! [6 K, R6-3 开发环境搭建 (19:13)% G4 k/ _! M0 H6 S6 s! Y& H
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)1 @0 b! }, |' q
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )) B+ @4 q5 F2 e4 _! {
. f9 h2 R; V* \& D' r5 I3 `第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
) [1 K9 v( s: o% d* p! P7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)3 ?# q5 o/ P6 ]4 e
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
, F( ?0 T( k3 @$ |! u! ^0 K7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
: \( A9 k7 h/ A% p: I- m7 i7 W2 _7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
" m) x3 u0 M( u% q4 n( |) b* f
; Y5 R3 w# T$ _第8章 推荐系统搭建——数据层
7 N7 W- t6 |9 t$ {' L+ B3 |8-1 数据上报（上） (18:07)
5 r1 w" C- X) C- o( P; `7 ]8-2 数据上报（下） (13:57)
0 h& T+ t1 x/ t+ ^8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
( v$ U0 J! Z4 Y% {: s9 d8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)3 h6 @- S* j* B7 [* i0 e: @
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
- u3 W/ r4 @3 k8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
5 `/ {! z( E, w u
- a. e8 E7 K3 \# ]: i" Q第9章 推荐系统搭建——推荐引擎/ m6 a9 Q; s% |* M% j
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
5 r* ?% x1 P4 w3 M* m/ u4 c9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)- K1 B7 s) v" L
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
: T, O+ }& g B, w3 _% V9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
# o0 q7 p3 c7 V# `9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)0 ]) R3 h" d- j0 S+ Z
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13); Z! `* z! e3 u2 d) X& r3 x z9 c
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)2 ?8 J4 }5 J) W/ c
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04), \7 j: H7 L2 t1 }, l" E, L
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)9 p( r; o# _: ]7 E' p2 F3 u1 S3 K
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
" } O! r% n* I9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
- J- T& R1 \& B$ @6 d) ^/ n6 ] g4 @# y H0 F
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
/ r) F9 E$ j" s: u) D: u10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
/ t& w& N& I$ e& J10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17), c7 e4 ?: ^7 ^5 Q s" W
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
! i& h" B0 s, ]8 m" P/ }+ Q$ Q3 s# C0 X
7 C; i o- A4 n2 z% C% k! M第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块: L1 n- e7 T7 H1 `
11-1 AB Test (05:12)5 P# o! U4 K! _- X5 W
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)2 ?) G! j( o7 E. _# [5 `) t
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
+ B6 r0 @- ~3 l: K! P( n! {9 R7 {% G11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)$ _/ [3 i& |9 E8 |# a$ c) d6 ]2 n
11-5 常用评测指标 (05:37)
( k4 p/ N2 ?; K: C- N" k6 j6 S9 G" m% d& j$ g* h
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
3 E3 i* y! j; Z: Y1 A4 |7 }+ W12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)' d% ]5 T+ _* X+ x
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)3 B; j, P, e/ ^5 \/ [7 T' l
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
3 ~' n& F0 Y4 U; l) |8 l12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)+ K2 j$ R7 R$ t& y
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26). {' O9 M& ?" ]; \6 ^
0 |2 R# ]+ S d: B: S) X) w2 i
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法8 k" Y- u4 m4 w2 F7 [8 q$ ]& s
13-1 RBM神经网络 (06:02)" ]6 S4 H" t9 J# R# s
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)" o8 {9 U+ X0 P5 U5 |1 ]
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
( d9 U: Z/ q1 }0 H) g) X, p O& L; T, h, H" r( f& R
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法$ a# W) _ @$ N# b) O3 `
14-1 文本向量化 (09:54)
0 ?7 r9 C- ~4 L2 \* U! o" C9 X- K14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
4 b5 B' g( T$ m) i+ f) w14-3 课程总结 (12:01)
4 `& N$ m8 p) j$ r$ r. f1 P# s# ^% O- a- h7 ?* H0 i; t. i. H
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