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' [! x1 H) W( }〖课程介绍〗
3 k) g# L3 i, x# s- n7 S: C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。
" h( ]) {5 I% ^2 S& v, I
" N/ R& ^/ _1 S- g〖课程目录〗1 H8 X$ a: }$ {4 v
第1章 课程介绍与学习指南 试看
9 W. {' N9 E8 M6 o$ F1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看, m, B) B8 }6 C) c6 S; L
1-2 怎么更好的使用慕课平台7 m) Z+ Y. ?2 j# R/ P1 ^0 y
1-3 你真的会问问题吗？
# T9 b9 |2 h: u; ?' T: W; S9 P8 y% l: R! V: H' I7 W5 C& R7 S
第2章 了解推荐系统的生态 试看8 P7 h1 h2 M4 }0 G5 k
2-1 本章重难点提点
4 T( [7 e( _+ |5 p( [5 J# t- G/ T2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看3 f1 u V: D" @
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)5 Y1 z# ~: n. b6 B9 V
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
2 X1 E, j& I& W! {) m7 `2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
" z5 g1 c6 F. K; Z% d
+ T( X7 v% D5 {! h3 [3 |第3章 给学习算法打基础 试看% z% u( J& F# p& v
3-1 本章重点难点提点
& h& X1 r j9 R5 q6 s3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看! B2 e* D" K ^% d" l
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
( e5 v% y1 M7 t) |; H$ \2 w' e5 Q; x2 k& z8 D' M) v9 U* j z8 Q
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
- Z7 H7 s# ~, {0 ?3 }7 l4-1 本章重点难点提点( t v5 L4 {6 }" A4 i; }6 J9 Y2 A
4-2 本章作业 (04:17)
& F( u# K! p7 o9 K- u$ R9 ^4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
5 g! t( ]/ c6 q4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)8 z' M+ S* y4 a, K# Y
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09), I7 z4 H) {% S8 S% r3 `
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)5 n+ R' J) W" ]/ P" l8 L5 d
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
6 ]( D, d6 f ~1 m& ?( Z) z$ B4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32). e Z1 x# `0 b. @% k
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
+ ^) R+ K3 Q3 I3 S }8 `4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
) S" l( u5 i% s4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
) R+ K- r7 |- h4-12 缺失值填充 (24:39)
6 C$ |& `! Z# a8 g' n: T! t. ?/ f( c! ~: S, y/ W
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理2 x& o3 Z0 \+ v# z# b: [- ?
5-1 ALS 算法原理 (05:52)% n3 N* b5 I4 ~' {7 `7 K) G
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
) s# ?; n( t/ N" r6 v# \& d5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)! ]4 `3 A: M l j
: `! D. [. @( A' g8 Z第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
7 s7 q. P$ B. I1 {: i6-1 本章重点难点提点) j! t% R7 y0 x C" t7 q
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
2 H4 L8 }( S! O) x4 m6-3 开发环境搭建 (19:13)
5 B" t, X% i' Y1 b. p6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
: i5 Z d+ D7 e0 r) ^" U' a6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )5 E/ C1 K! _8 w, }
8 k3 l s* |1 z第7章 推荐系统搭建——UI界面模块8 y' L4 G& e3 @; E5 X" O
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)$ c% C( Y) j, {- U5 `* M" x& i
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
# F& u7 a6 X- p, p+ ]- ?+ j7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
0 j: _: z2 d; o! w/ \' S- x7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)2 X' S0 m/ i+ K: P& l+ O5 K/ j# u
* |$ {2 ~ Q% [$ O/ l% Y. o
第8章 推荐系统搭建——数据层
* f! L- I: J$ r, @( g' E8-1 数据上报（上） (18:07)
$ S# H5 i, _% A0 C8-2 数据上报（下） (13:57)2 Z8 f9 R6 K- M
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13): f# l, K- @1 H
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
! A6 B- Q# H4 r: T# V1 ]8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)+ W. f3 P$ j/ M/ }1 [$ s
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
8 D7 B1 O% Q0 e$ ]! X2 ]
6 K) M, i l& w4 o2 u+ n第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
" N, [; N" R! B6 Q& | v6 T) I9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)2 A% A1 f6 U7 h+ j/ {
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
7 X( H E! v# C& k8 {) u9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
|3 r, f5 J: M4 a9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)1 s T* T# S) W5 y4 s+ C6 _/ 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). v( F+ Y$ O. b/ p4 s# F0 N
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)- v4 ]( ^- _6 \1 u* D
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
% F# T# l" d* t! L9 Y5 i0 E6 ?9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
% [' ?& |4 X$ M& [0 k9 E1 J, l6 @. J9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
1 S Q: a; J% q. d3 S2 k" w: {9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06): \$ d. k o8 J7 D+ p! C' Q
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
! Y; o$ {: b0 H* d
( |; G; z' q6 q3 _5 p+ S第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
- e3 x+ h1 L& a+ i10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
s# m% j0 _! S2 j) L# F) _10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)4 S5 p4 a) K" B
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
+ R L+ p; K! R* s- S, u8 g. f0 G, ]" T
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块: x r. u; S& l3 {+ \
11-1 AB Test (05:12)
c- Q2 V7 [" M11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
/ ~$ v" S$ M* O. a* Y11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
0 P' y* B V2 ^11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
0 H3 L. |) F6 j. }0 l11-5 常用评测指标 (05:37)
& h6 c. A/ U6 w; {: J* ~" A8 ?8 r6 s _& q
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
" S: a. K8 w/ ]8 m12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
7 }" u8 k5 a9 E; e+ i" m12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
% O# R7 U# N# Y) q12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
6 b7 C4 m1 \& [7 ^9 N12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
% V( C6 b8 _4 d. \5 M12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)7 ~) @$ v2 g8 _7 }" U
. I8 l# M6 ?: s
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法! |1 [# d( N5 T3 F$ h9 k, O5 N
13-1 RBM神经网络 (06:02)0 o- c' P+ s, [+ e$ o1 k& _' T
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)4 _7 B0 u! g' Y2 L+ o8 [9 \
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
& j5 n2 y+ o0 g' k/ X- H: J( _$ M
# y# X u0 ^/ b2 |' b# l/ S5 n第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
3 g! _, k; U- s7 W14-1 文本向量化 (09:54)
; a q: d% O% |1 L B14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)5 |2 O# G. A9 R. f. h! y
14-3 课程总结 (12:01)
: q$ h- x2 z2 j6 L& W/ ]; f9 M( D% Z3 B7 N' h: ?
〖下载地址〗 M- U$ q/ T+ z. i0 S& P
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