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) H" x; f5 N7 J: B# S- K: r〖课程介绍〗
q, x- h/ }) M, `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。
7 i+ F+ {3 O E7 A2 H" N+ v1 [: q4 F* f1 v1 o& D# D
〖课程目录〗5 f, d9 l! F" H+ \
第1章 课程介绍与学习指南 试看
3 U0 k! G4 Z$ d- `1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看: i( q. v0 K! b) J* V( |) \: I3 u7 r) }
1-2 怎么更好的使用慕课平台, r, n5 a$ l" r3 c
1-3 你真的会问问题吗？$ t6 j& H# X, V. a- a# J. x) X
+ f& P0 V9 _4 D/ o u3 X s+ h
第2章 了解推荐系统的生态 试看
4 ?0 Y, ^( m' y4 H j: [2 P2-1 本章重难点提点4 v) C5 w X& v$ V% k
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
+ ^2 S4 T: o& |, U. K+ s) j2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)& x# [ c& I( _% N: F
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)( g- ~' h @1 d0 ~& H6 Q& R
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)8 w5 h+ k" Q2 _2 t! S8 |. K
& B1 H! f5 y1 ~3 x4 J0 z% M2 G第3章 给学习算法打基础 试看
3 l- s# e/ c1 ~9 N; O+ w2 _ d3-1 本章重点难点提点$ A+ S w1 p% P( R) ~
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
+ L7 ^" g+ h* @1 u( W" N/ h3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)0 p- T1 R# W$ v, w+ |/ t* _
; f1 S2 v, T- A6 m/ A" l- D9 t
第4章 详解协同过滤推荐算法原理! F. e& c/ C2 v' s( m5 L' y( g6 e
4-1 本章重点难点提点
& ^ Y; @2 R5 q; z- r2 _ B7 Q4-2 本章作业 (04:17)# e1 Y: |5 F; [* [# u
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
2 v& t: h# ~9 ~& ^4 Z1 o! X# `4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)0 ?6 M# y# |1 x/ J; a5 I
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
$ V9 \, [% v$ p' f/ _# b4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26); {, I& s* ?8 e+ u* C% d
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)7 A5 K6 H" N( [' B4 q+ K0 \/ Z
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
! e2 C7 ]# H- H! D: b% e2 W4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
- e! d7 w; a' X J4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)* d. g$ Z4 X; S! [2 `8 B
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)+ C2 |6 H6 e7 @. ^- }
4-12 缺失值填充 (24:39)
) B+ s3 P+ v% `/ S2 F% W* K }+ E& M/ n A& q: S
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理$ w+ ]$ F6 ^3 }% o3 [
5-1 ALS 算法原理 (05:52)$ z' {' M% ]7 O# A Q
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
" _9 u2 q3 W& O3 L n2 b5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)4 e" Z8 T% S* [+ B# l3 |# v% D
6 X) E4 m0 s6 M0 b, o4 T2 f第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建0 N, |$ d# E% q
6-1 本章重点难点提点" [ }5 K0 ]) K7 a$ J( B
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)6 a4 \! N" \' i1 O5 R" O
6-3 开发环境搭建 (19:13)& N% d$ g) G% ]$ o. C0 L8 p& k
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44). W2 i) D. A J V: ~1 R% E7 z
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )+ y. j% X: ^6 `/ V9 m% O
5 m2 I2 \& @% ~8 w7 H" x第7章 推荐系统搭建——UI界面模块$ r# N' @ ]4 E
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
0 u o( Z4 s$ K' ]. P7-2 用户访问页面实现 (11:48)- N% [) E- I" L0 o M! C+ G
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
, ~- s) e9 E* {. Z7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)2 ^: P( E3 ]+ s1 s
5 j% I6 y3 e' |, G7 j; U第8章 推荐系统搭建——数据层6 h7 b0 w: r( A
8-1 数据上报（上） (18:07)4 m4 P" I4 u$ @% n, X
8-2 数据上报（下） (13:57)' [9 Y3 M" ?) a. I
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)' a$ o+ z& K5 v U( G/ V
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
; \" _) [! l+ r8 ^+ V6 V8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)* G4 d; K; s7 g p) V2 [5 F! T3 `
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
8 `( M" u, u4 G& |0 U) m* C
/ E& z+ e9 O% i r! U- |第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
' Q0 R! z- p* j% l$ ]3 ~$ _9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
, A; u8 b, O! U0 u9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)- y: y, A! }" K8 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)
7 Y I4 m8 U) R$ {, H: O. W9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
% _" w W' S+ `( L- d* j9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
. j0 S8 l+ s* C- i' ^+ |. I9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)" @# g8 A8 X' c
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)# t% i# H5 R. n& D$ t
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04) C5 x7 G A' J7 _
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)* Q7 t3 Y4 t3 J& F/ U; `9 O9 E
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
8 j4 W# L( }5 `, H9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
( V- y! i3 B& T% C
W' ?6 |* Y2 H3 K0 i" K第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储5 i) Q, f u! k& A2 C: X" T
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
% r: \* y% o3 j8 c) C* @: w10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)* I4 S4 z. b' G! z% N
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43) s7 J' M2 I! G5 e$ J% \1 l
, G+ Q* g0 Y5 G. U
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块9 K/ ~9 y% }/ j% n- y
11-1 AB Test (05:12)$ v! X+ _+ v8 u
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)& X! K2 W7 M- z2 U) d/ }
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)6 D: ]% d$ v" y6 m+ j
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
) c2 D# u: O( Q& J! m11-5 常用评测指标 (05:37)
; |. R; [+ @( T: f& v. O/ A# U5 u5 @- x1 Q/ a5 W$ p' Y1 V( j" i
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
: R/ g- z& O4 W7 W; w$ [12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)1 N( e4 V: f: x3 N* n) Y
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)9 P' q8 N. V) T8 Z4 _% ?$ m$ j. Z
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)1 k/ l3 f$ D9 L! K
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
& z* t8 V* p0 P, X6 h6 P3 S12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
! v3 Q* }+ b8 m. z, \. S" d4 _& S0 P& K0 `7 ~6 ?& _' z
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法2 h* r) K% Z$ m( N) l0 }
13-1 RBM神经网络 (06:02)$ O! I9 I! e/ J* u- V# Q3 ?$ k
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)0 G0 P6 K+ U- l, n' e' ^3 p; h) @
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
( @2 k8 N7 j( O$ a% O& w. b/ P% d' J! ?
: r3 n% f0 I2 _/ h第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
- k% O3 M- ]2 E$ O14-1 文本向量化 (09:54)) M: X, M) D" [! T, d
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
$ [1 e0 f' L# h14-3 课程总结 (12:01)
$ \( E$ Z8 V! x- A# E; E6 F% a+ U& y8 ~. w
〖下载地址〗
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