8 R) B! q" T& y# A3 _, n; w* i! C. @3 e7 f( T0 q$ V8 E
〖课程介绍〗
' M) J& {8 v' j- r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。# M3 }! S3 h3 ~
1 N$ x" ~6 j, \〖课程目录〗
% O, n/ F4 H$ n# t. c) F3 ^第1章 课程介绍与学习指南 试看. | P4 a& Y" f
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
+ Q) n! z* Y* t9 O f6 t5 g, R1-2 怎么更好的使用慕课平台, {7 ^& T+ O) j0 z
1-3 你真的会问问题吗？9 U, m0 U, T2 F/ h8 L# a( O% s
! K2 c3 z$ `6 J. I# i: G
第2章 了解推荐系统的生态 试看7 t2 E; J q( i. v
2-1 本章重难点提点
' H1 g/ q0 S- `6 ]* ]/ `: S2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看( t! T! n4 e b. W
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
6 X$ b4 t6 e; {$ _2 }8 d9 i2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)5 H4 |2 g% t$ c+ t, l5 b) \
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)# e1 j+ R% B! G* r$ {
& R H8 E5 i- R# X第3章 给学习算法打基础 试看
. a6 Y7 D: n* r! U0 Z3-1 本章重点难点提点
! E0 ^& g, S( c- t6 Z" y' p3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
5 F2 L. \. Y6 O/ t. o! I: F3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
9 C: ?! C6 C {
0 t( u4 i7 d3 U& o6 r第4章 详解协同过滤推荐算法原理
2 I& k+ A# L4 i0 f4 p) n5 A5 t4-1 本章重点难点提点
8 m+ n! c; C1 A4-2 本章作业 (04:17)$ F5 e4 L e. `0 a: r2 i- L
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)1 d9 J) \; ^; X U1 \% i8 F% D& A
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
7 W ]6 T+ b5 I& H4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09): r9 I# m* e% P# \* ^# u- f
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)* |7 D9 b j7 M% Y" A0 y2 K# d5 K
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
- c5 G9 o% C* s4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
# d) o# u* Y' }( y# E4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
) P6 I$ K+ M: n4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
M0 I5 u( Z; y$ U4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)( \" i- u4 y6 H- }% ^: w7 o6 E
4-12 缺失值填充 (24:39)5 ^' ~. G3 ~9 ?4 o& m( m7 ]* p" }8 p
& J. ]! _9 \- g
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
2 c0 m0 |: m; z+ W3 l( B5-1 ALS 算法原理 (05:52)
% N. F/ P/ a! P* s- q, _. V4 o `5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51) J" {) H7 y4 q! z9 S; Q
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)2 f+ n/ C( y( [. E- x
5 S; I8 K6 n6 z& D( v第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
% L$ i& Z3 y/ O2 c* R6-1 本章重点难点提点
. `3 K& C" x4 ~; ^4 b" g) q+ {6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)" E/ R( z2 T! p3 b4 x
6-3 开发环境搭建 (19:13)6 L7 e$ H0 i1 M) j0 u
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
8 d3 v2 j5 Y" |$ w* c( E6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
3 o% z$ I7 y& M. y. W. o
# s! Y" i, i0 n8 C第7章 推荐系统搭建——UI界面模块/ ?) Y2 Y2 d. B# S) _9 E
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)# K, Z! @2 n" N$ q4 i p& F5 ^
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
, o* c, {, R' p4 d* R7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24) S8 X4 D0 O: C
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
7 O5 z+ N" F6 P- [2 y; F/ i! X9 m7 ? N$ @) u7 M' ^9 B* q
第8章 推荐系统搭建——数据层
. W" Y: d- C# T' s6 n* F8-1 数据上报（上） (18:07)
$ r8 b; q4 \& J- ]9 c8-2 数据上报（下） (13:57)4 Z' L& ~6 {4 I4 u& t4 y
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
7 M, `" z& d/ K# B! @% }0 p8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)# G+ g: |2 }8 q) Q
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)+ m# R8 _0 I0 ~2 }
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)8 Q# T8 Q" Q4 b% c
$ ~2 S) s, O, u4 c/ R
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
: @2 g0 r, M- q: y) s6 P9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
2 X* U, B, f3 p0 a9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
1 X8 o6 J+ i k9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
# W4 u) ?* C$ c* R9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ D1 D9 G( B2 _ p1 P7 _9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
3 m: q' L7 a' c9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)& i/ X2 P9 D! Y' A `9 f
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
; c4 U! i1 D s7 R( N( b9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04) Q9 |7 V6 j0 x/ o
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)) ?$ h* ?: q2 A& N2 f t# d2 Y
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)# z2 D4 w, o) r' L B5 g
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)( y, i# y( [1 @& h
; J( Q; K- |2 Q6 K2 r! x
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储3 o( y7 f1 j! |, V/ ~1 U
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)( M1 o3 w3 Y: W5 N. g H6 l, E
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17); ]+ }/ U8 ~1 s0 |8 }" J
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)( f! q* x- `( `6 I
: ^" J% |' q! X* h$ G
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块+ P' t' j0 q# u( D" V4 e' R: P, p
11-1 AB Test (05:12)( m4 n* h6 q6 Q X6 I: p% c
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)5 K5 m, b5 ~' f2 Y. J: f
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)7 z3 r) }" R' {# D
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
/ m" E) m6 w5 L5 |7 i11-5 常用评测指标 (05:37)
; ~# }0 R" G' C! [1 K
8 _9 W `* V! F第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
0 V# X6 e4 O* w. ?; Z) a& l12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
" D) X4 s$ y. Z+ c0 c% Y12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)7 @! T2 C1 K( [) [# i5 z
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
. ?( T8 K& J( c' O. I8 ]! Y( H12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
& S4 C9 x7 @ S$ ^0 k6 Q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)3 V" ^# q4 V) K' M! O
, d" O' h# \; c( y第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
' u& j* N* G; O l. d( a13-1 RBM神经网络 (06:02)4 \6 a# t' Y5 n1 y$ S& z
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
( y; }$ y4 {9 a, u13-3 RNN循环神经网络 (11:34)0 u6 e b! Z: V7 t
' L" h3 I$ Z& p
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法 ?8 n4 e E' }8 [+ ~
14-1 文本向量化 (09:54)) F6 G& s" ^( ~8 z% P$ C
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
$ { H) I! j# E14-3 课程总结 (12:01)
% c1 x2 M! p: ~8 L5 v
+ Y7 K1 L4 y k9 l. T〖下载地址〗
2 D+ p& n2 G) L, f; A
6 s+ m, J; I" c7 E' ?7 I〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# l$ ^( i. b2 x# G. a$ K1 H2 @) c
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