4 b+ d0 Z8 r& Q2 P- m4 x' m" W
& G& ~$ p9 C ?. m〖课程介绍〗
; o6 P9 M3 r* q% ]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。8 v6 T3 V4 P9 u2 i& V1 }
$ H- E* e: @: `7 R
〖课程目录〗
6 N0 G3 G3 k$ q+ r5 Q1 z6 q第1章 课程介绍与学习指南 试看- O& x! }' y" V3 S" L
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
$ ~+ A2 ~) H* N5 H1-2 怎么更好的使用慕课平台0 J6 }! b- H6 Z7 g2 n- O* e8 P
1-3 你真的会问问题吗？ s4 r) X8 Q9 K, L3 ~
9 m* d8 X2 ?! s6 u: j7 a3 u第2章 了解推荐系统的生态 试看# @) ?) U6 b/ k: I& s9 A
2-1 本章重难点提点
1 M) c' F' P1 j/ f5 c0 C$ p2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
& b7 z# b' ?. V( }; D# y2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)5 Q, c T. S" Z; C: P7 c2 C# P
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)5 c4 G v; t, w+ U7 |
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
4 e' S3 v4 m2 B
9 S% l1 m5 } Q第3章 给学习算法打基础 试看
" P6 X$ l' S' _: b V3-1 本章重点难点提点* ~: N- R' L$ m, \+ G; g* e
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看9 [/ h' u" g1 y2 M: q+ A' b
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
9 j( ?7 H, K6 O: q, y$ x" @: R# h0 A: Y; z+ {) o) o
第4章 详解协同过滤推荐算法原理5 M; z+ q% O/ T! W
4-1 本章重点难点提点
- U4 U4 N- O( w- j4-2 本章作业 (04:17)
& }" A, x; a$ k4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01), a0 G4 c# B4 r
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)* q2 a4 @. m! c7 b9 o: d+ L( O& c
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)* J; n* t2 V0 ?
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
7 E, F, V7 z; B, O4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
j; ? {/ G( o9 W& c$ S* k- s4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)- k7 j0 T* o# p
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)! W4 s/ F& m. r, B: x
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49). p6 Z# t: g8 ?
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
# B) _0 Z/ t! ]7 u( e4-12 缺失值填充 (24:39)3 c! W B2 }1 [
# L; V5 f3 Z/ y9 w5 \$ q/ h4 B. |8 ^第5章 Spark内置推荐算法ALS原理& Q; l8 @4 Z" m$ k* n5 \( B
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
7 e. C* g9 V5 @% o5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)$ V' ?; ?! V& e! L% c8 D. |
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)' ~/ t6 u8 ]7 H
! w# t( v/ _% W# P8 O& y第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
- y1 B( m" v1 c, Z0 x5 k6 h* y6-1 本章重点难点提点" O2 L: w5 N7 C4 Z0 i
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43). r; w% J' S7 ~9 t+ y3 \
6-3 开发环境搭建 (19:13)
3 ^. a5 d/ k$ q& ?7 x2 x6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)7 \3 t- ?! | X' W
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
1 k& T- k) u. ]+ ~# B0 M$ A4 Q- n! u% t, A4 X
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块! W0 H1 o8 r5 w# c j6 K! l( Y+ @- W
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
0 X( O$ D1 R& S' A2 {7-2 用户访问页面实现 (11:48), m! t+ [+ x4 L4 L) R" |; G
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)$ c6 A* t: L% `; q" o
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)1 l1 n1 W5 ?- |; C* e& x
w5 p2 |2 E0 a! a第8章 推荐系统搭建——数据层
' k X+ a5 b+ y/ J8-1 数据上报（上） (18:07)- Q* r1 A1 A% w5 o: y
8-2 数据上报（下） (13:57)
C5 T! ?) m8 C3 B# r: Z( n8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)* B7 C( y4 m* A9 Y; }
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)* }# F6 u& f& Q( U8 ^9 f
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
' a! W0 M' P/ k) F; K0 t$ F8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
; G9 P8 _' t0 r* w& d$ F; H- U" |" x* |! Z
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
( N6 }6 a" F d: L9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
6 v( ?$ T! c% l+ c% ]& z9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)- H. p" n" r+ `/ b
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)$ D& p! C/ {6 ]: ?% s" N
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)9 z" Y& r: ^/ O9 ~9 H
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55), K) P7 h2 j5 d0 k/ g
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
, [; I( d/ d7 ^% D6 K' L9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22), m; z" ?& B' f: Q' v
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)5 z3 T2 J5 D: W3 @$ V. @! {7 \0 T: e
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
& o0 N/ c. X9 M* e! A/ u, H9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)& F$ z$ T6 p: }' [7 ^
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
* a; l% Q/ s" K( x2 w6 j4 f9 X, R% z; u2 F/ n/ Y2 E7 U C
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储& E0 n4 ]' u( a& V" k1 M
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
3 k8 @8 a4 Y3 U9 b7 _! P10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
, O, J, R+ t V10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
' |$ U9 k) U/ n# t
0 ?" W0 a/ c0 o* d0 t* x+ o1 j+ c: M ?第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块* Y1 ?- J9 W1 z$ Y1 \
11-1 AB Test (05:12)
" R8 z( [) Y1 u3 d( j' C# f* v8 B11-2 AB Test的分流管理 (06:26) h4 u7 }3 A( j5 d3 `
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
7 l- p1 q/ F" m' p+ _11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)' ^# k$ b2 t/ h/ W( @5 A) D
11-5 常用评测指标 (05:37)9 b5 Z9 [2 |& m& M! H! Q) a; \* ^- D# g
$ c# Z% L3 s2 w/ G" n第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
3 X# M g; x; D6 z" r) r12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)( v: g2 E. B8 N Z0 Q
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
! K2 ^, ^# Q' F9 u( S5 @12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52) ?1 X. c; q' @% k+ l( b; {
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)# a) b$ J8 }' p5 y
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
* M/ n( k* D+ C, k8 A3 }
( ]" U& |( w9 s( O, o第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
+ C/ B5 E) s8 o0 E9 s A13-1 RBM神经网络 (06:02)& C. z) U% d/ j+ Q
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41): R( A! J1 N5 V7 J) |8 |: A6 f6 X
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
5 y* p0 s4 ^3 Z& c5 ]" K" `, c$ a. _% S) J, A+ Q
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法* r) J% A0 @! `8 S3 E
14-1 文本向量化 (09:54)
2 t5 x! W- N% @! t7 `" b/ \14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)- A- |& [: R7 k4 g# P2 G
14-3 课程总结 (12:01)! u$ Z* {: D( [
3 w ^8 m1 h5 M9 V* p. E
〖下载地址〗
) D! t, ]" s8 O* D# t( w; P2 O/ _& t" D' F8 ~3 B
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