l3 @! h' t2 Q' Z0 x0 f$ L( i1 Z/ O* _! G& }) ^- L2 N
〖课程介绍〗1 K: |5 g9 s( T4 K0 t( x, K
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。: B* r. a2 a& m1 i
& F1 z, c& E' Q+ i2 R& E
〖课程目录〗
' b( ]: [6 ^# y% M) |+ c" `/ s第1章 课程介绍与学习指南 试看
" b& W! p+ d! {, C- A* q% r; V, q9 E1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看8 V: E" b1 N3 I
1-2 怎么更好的使用慕课平台
5 y. Y' }. I9 h: p _! `1-3 你真的会问问题吗？
! N M6 r7 ?, T8 J+ s6 `3 ^# K- b$ T/ |
第2章 了解推荐系统的生态 试看) E6 I8 U! x6 P8 N0 ]
2-1 本章重难点提点% x7 K s9 j: ]% c; L
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
9 y" [3 `4 S4 E. l# z2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)/ L& R3 o3 `0 }/ e/ Q5 ]# b
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)) v( W" a& T) E g1 o( g
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)/ H( i0 s6 G7 f' w z0 a4 V4 b- i
% G; O+ V& t& L( C1 K: U: e+ F
第3章 给学习算法打基础 试看- M# U5 e$ z0 V# b r2 J9 u9 q
3-1 本章重点难点提点7 i# W! S k" m j, m
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看! l$ j% Y' _- z4 |" E
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)6 h! ?# e" g3 l: X/ B; a
. F4 A8 Z$ h# G& c/ ?2 Y
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
) E: ~ X) r6 ?+ @4-1 本章重点难点提点- V6 z' C7 w: l: Q
4-2 本章作业 (04:17)
: C) n4 Z5 m, s! M1 v' l4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)0 Y! k7 b. f1 r
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
9 Y, a3 f" t8 ]. _; |" g2 k6 h4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09): H( r7 s+ v+ K; b# }
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)4 @0 U7 }# ?" j: p: Q* [
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)+ x8 B+ o& j$ E1 x3 I
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
3 I$ S6 l/ u* T! y# a8 s7 U& `4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
! T% A2 d( W2 d, q) j) y. `4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
: y5 _, R, P+ [: G2 W4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49), r& I0 J" K* e' G( {& w
4-12 缺失值填充 (24:39) y$ |' W- C3 [' F
( |. }% _; `6 l& t; O. [第5章 Spark内置推荐算法ALS原理3 v% w- B, C5 I A: B$ Y
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
/ I8 C, F7 {' ^; D& |5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)4 v2 P4 E; n5 Y$ ]; l5 W5 _
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)1 Y# V2 d, p& C0 f9 C
# R W* x% x2 ~! B& q第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建8 @5 X4 j* e/ l
6-1 本章重点难点提点7 b7 S! x/ v3 L! l
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
0 r! X3 u& o: f" g2 G5 X" C; }6-3 开发环境搭建 (19:13)
9 |, Z7 C+ j% d6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
7 \0 }3 o. Y0 ^. ^6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
3 r4 ^" j* Y6 K- `9 B7 V) k( B3 }
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块# t. I$ \; D0 @% V6 d0 f; `8 k7 ]
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)" N; E5 N3 n* _& e
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
7 R/ _% S" A* L: V6 v* x7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)+ G. x' ]* v+ j( }3 X
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
3 \2 k! g+ {$ ]4 ^9 P7 t7 D, _; k$ H5 M# g
第8章 推荐系统搭建——数据层
8 H, m3 k P; o. Q% C8-1 数据上报（上） (18:07)+ A5 u! u6 t6 W. H
8-2 数据上报（下） (13:57)
2 P4 F4 D4 Z$ `9 a: U. K4 w+ L, C8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
1 b. C" v3 I1 a4 z/ t Q8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
* T$ ]' c V* Y2 ^/ Z: D7 D% B8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
3 ?" q/ X6 D1 |# D1 }8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
, G! I. X9 C2 g$ g6 }- _0 ]
% g' q* G( I* K9 N第9章 推荐系统搭建——推荐引擎1 r+ B- P, q& B
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
6 e! E7 a6 B* P) o9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)# Q M) K x3 e% \* K3 F
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
8 h" a* ^' X B+ o7 ~+ ?9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
& O/ o+ g& ]4 f, K8 C4 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)
" I; ~# g$ \7 W" q9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)' k. ?: W1 [! k2 {0 L* U$ V. j, s
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)% H( O7 S- U* Y
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)- x/ S/ M5 T6 E7 @! f+ {/ @4 I
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
# _$ F& ?2 e2 v2 P- b0 d \0 n9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)/ x# j" M2 h% {6 _. j0 k0 s
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
3 q$ N$ Z6 L) l: T
% z& T& X- D N( @: C4 [第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储7 D3 a4 j" Q; g) G% U1 A
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)1 ^" d# I U' d$ `4 d* T0 ~
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)7 J$ @* c* [2 @3 q0 Q1 H
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)' V4 K) [0 a, q. S; c( k
! C. j# M& K* ~1 M: I3 W& g% _! y
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块/ H" Q6 |* i; q; N4 Z
11-1 AB Test (05:12)
# l }" I! G) a" @: y" j& m# A11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
# V+ h5 N0 R, ~11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
8 @8 D g- F2 ]1 z! O6 @& X5 I( V11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)/ |+ k/ H( B6 i. _
11-5 常用评测指标 (05:37)9 N5 h9 |" M4 S8 a+ G9 ~: S$ d) s, L
+ E3 n# r& Z/ N- {第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法+ O% Y6 o* _/ C0 S/ X
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)' |: Q% r5 U% l3 C
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)6 o- T; u% ~6 h+ e
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
5 H% T# C- T4 Y8 m- M! {12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)+ B, G& U1 Y& d, B. ~: S) f. }2 e
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)' g0 ~+ ^# I: h" e( W' ^% Y. a7 C
7 U, Y5 w. q# `, h# L% u- p7 Q
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
& }$ I2 v# K! z: {+ N4 B0 A* l13-1 RBM神经网络 (06:02)
S4 U# r- t$ m: \: _) e: ]13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)& t5 g; g% P2 W% A6 }
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
_& S# v0 w% o' l+ P4 X! ?+ M0 r
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法4 y" M- A! ~- D& E8 b; @+ } K0 i
14-1 文本向量化 (09:54)1 G9 q1 x6 H z, N0 M
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)* O' @. X3 ]6 Z! `
14-3 课程总结 (12:01)
) j. R! `3 V: M0 Q# k+ y# m6 R+ S2 ^+ @- k% _
〖下载地址〗
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