+ |. d# x }9 _) ~9 T
1 W' X) O" b8 P( \2 a6 V5 C5 w2 z( w〖课程介绍〗6 j( Y1 I" f+ X" A1 Q- J0 Z
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。# Q3 K7 r) @8 d! \
9 |+ P4 A2 O' k9 p' _ S
〖课程目录〗! P6 E& M, l4 Q; l6 r/ _; s
第1章 课程介绍与学习指南 试看0 O' G o+ I) p% g( E
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
1 o& U: S+ J$ P# n" T$ l: S1-2 怎么更好的使用慕课平台& o& ?8 a7 j: g$ V) A
1-3 你真的会问问题吗？
$ b; n; O8 U) |$ R( p2 |; j2 x6 E% [; b
第2章 了解推荐系统的生态 试看1 w* f Z5 ?+ n* n: I; q
2-1 本章重难点提点
6 _% m8 J$ b% E ^2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看: E3 G- _* I n/ j
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)% |& y. [) o: g& e
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)5 N2 E( U( v/ z" ^. H3 a. K. v. ]
2-5 推荐系统效果评测 (17:55): R8 y, J" A1 \& X
N6 }; k& Q# i
第3章 给学习算法打基础 试看, p/ w, K, ]! w
3-1 本章重点难点提点
' D" h; z0 }% I X: ~3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看6 f+ J5 f1 N& E8 f* Z# F' V! L/ }7 @: e
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
8 u) ?: a0 Y1 i- ^; m& w( p- ~
) Q& R) u: j2 Q" ?/ p( `1 U第4章 详解协同过滤推荐算法原理
$ {& N- X1 ^9 ^5 S7 z8 O8 @4-1 本章重点难点提点
( L/ A$ e% \1 g8 X3 K; G; |4-2 本章作业 (04:17)
( \( s3 d! w0 |% N0 T, Q4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
2 L3 c- A/ j( v D& S( g9 M8 q" N7 P4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
" n- u9 A# k+ B" u% g4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
" N5 [ j* |3 h. j, }% k) `: ?4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
5 w3 a; {; ~1 c \/ Z' S4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)5 n3 H) k! l5 y* m# Z6 D
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
2 \+ \% Q4 {4 j( e4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)9 a! V/ F" B9 i' W: ?8 o! l: F! d
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)- S7 P: [$ D$ I) }* [) j; z
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)2 R9 |; x* b% \. n# C
4-12 缺失值填充 (24:39)/ I$ y J, ^1 O0 W* _
: f& x9 d" b. S' b+ p/ M' i
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
E% E ?" V* K* N5 D. `5-1 ALS 算法原理 (05:52)
# N6 t$ R8 S, a' r) n! H5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)5 d0 P1 y0 @( v: K
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
* S3 w& M* M* }& Z/ O7 e
& T% \( i9 o0 h* `/ T3 l第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
9 z# O. k1 h* Y/ ?6-1 本章重点难点提点
% S! H1 W2 ]+ k4 J( p6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)- K5 H8 m3 z* x- z) H ?* ]+ y$ X5 K
6-3 开发环境搭建 (19:13)3 y/ k' J: v) |6 c
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)% o9 |" g" l" W5 b
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )* s- z/ {! C5 c( k6 b; h
! D E) i! @) `+ N
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
1 A9 D% A4 A4 }+ J9 S4 `6 b7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08); ^9 o" e! c$ J$ {1 @
7-2 用户访问页面实现 (11:48)- s) Q' | |0 Z$ d, e* C
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)3 H5 G3 S; E+ K% Q. G- f# p
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
0 G2 c/ a9 S7 P1 T
# I8 W# k; s/ p% [* K3 _; s第8章 推荐系统搭建——数据层6 \% Z- K1 Q6 L4 m' `: U# K
8-1 数据上报（上） (18:07)
1 s! {- L5 B5 A) U& n# P8 w8-2 数据上报（下） (13:57)
% {8 a/ }5 @0 t; @- t8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)0 c- W' L8 x4 z2 E; q* W; u
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)# N, n; y- l7 R
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
9 x( K, D! v, T: y7 n: ?/ h" u8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
1 {. V7 ^' S4 A, b
" H' h% T3 F3 A$ k& Z9 N* I第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
$ K9 v( Q9 v7 y0 ]) X/ s( y9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
6 ~1 \0 Z6 Y( s- a9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)6 [) G; w, }: x; o/ @& _
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57), S" x" b/ c. B$ n% B$ D
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)' V: j. o, n' B
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 A9 n# m* C3 p% \7 Q8 s" b9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
J6 [5 `" X* {% ?5 |# ]+ Y5 ?9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
- ~. r, n6 y0 x8 p4 F9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
, t* U, @) {& r R. K9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
& o& f! M/ D* K5 O) P0 B/ d9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)" |0 t, @+ o. c H
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)" H4 q. O6 ]/ |/ U" Q+ I
2 Z8 ?/ I! R u
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
7 J- Y$ Q, g- ?10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
1 y# [3 {9 O3 j& ]/ U# H8 [( W10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)# O6 H, y1 Z$ ]
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)$ G" N8 r) w* N: o& _- Q
) m! |3 s' K7 M
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块8 l- H1 ~) B# {* G" t- l. E
11-1 AB Test (05:12); D/ e A# X) ~2 S0 @& H3 y' ]) X1 S
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
- N) X2 \1 Z" l0 J0 W( o. t8 A11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)1 C5 E# f0 ~5 P2 _
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)* _% Y+ y4 p' R
11-5 常用评测指标 (05:37)
% ?2 V# q- @! V$ a! r! v0 Z
8 `. l4 Y! l2 y第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法4 M' I* K* I4 `) i) i1 L+ {" z
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)# f4 z. H3 s1 d4 c3 N5 w; E( G
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
1 d3 N6 K; h0 A5 ]12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)( P7 U6 C0 z! h- M) s
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
2 Q. r7 A: I8 w3 X12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26) b( t2 v) R7 B/ Z8 W0 J! J9 e; q4 v! L
4 m& m: s/ F2 _* c3 V' p& ]
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法4 A# q. h. r* n! m4 p
13-1 RBM神经网络 (06:02). C9 P$ D0 G" [: K8 @, E
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)0 n! o* @# n6 d* x# m, `' Z
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
1 n& |5 p# a4 D5 S; l7 s* ]/ T9 d" n+ L5 B5 L9 _
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
! ?7 y% F6 M, L! V8 K2 W+ g14-1 文本向量化 (09:54)
$ j! x0 P2 {8 j7 Y x5 Q' P14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)) r8 l5 s3 ~1 a' G' B+ q; W
14-3 课程总结 (12:01)
V5 W0 s$ }- z# m3 P
9 `8 I; \) a6 v6 p' h' v: w〖下载地址〗/ b$ s1 R, b$ A3 \8 p8 E& C, L& J' j
* h/ e) b- E, z3 J6 {: T( Q: J〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# d% d& S! y' v6 i7 k& }: e
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
+ o7 I2 k! v; ^8 W
|
|
[复制链接]
