' c. e: D, U- k+ s4 K- y
. b( t& z$ E' v- G5 _8 u〖课程介绍〗2 V0 w8 M+ e$ H) A/ l" ?
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。0 J' \, U4 E) h" l9 [3 y4 h: j: y
; y, C6 H# a9 N1 [$ i, ^
〖课程目录〗1 y5 ]' b! J) f+ c. a% t
第1章 课程介绍与学习指南 试看
; O8 Q; |2 i0 [+ T3 ~4 _1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
$ _* }: C, F4 R& U" a4 A1-2 怎么更好的使用慕课平台
4 I. e" N+ b: U1-3 你真的会问问题吗？1 T" H% i! I: A* W" ?6 p. x; |* G
7 p1 F0 F5 D7 {4 f/ X第2章 了解推荐系统的生态 试看
5 o5 x! D7 g+ z2-1 本章重难点提点
4 v. s+ t1 h( P1 C2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
) @1 ?: a4 R1 S/ j2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
( e& B, n9 O0 E# O2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)& B) J7 X% _) d& _( s
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
6 @! ?1 |6 E) R1 K# H/ s3 r
$ J' m- Y3 j5 L+ N2 k7 M2 [8 M第3章 给学习算法打基础 试看
7 v5 G+ S. c4 i* Z; C3-1 本章重点难点提点/ h( ^' I# a! O" W
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
& E3 V6 r: y# S3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58); C/ m5 E# O4 u, }
% u- W8 i2 V& f; ~; t" g
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
, }7 I% y& y$ s9 o4-1 本章重点难点提点
( \$ j ^/ z7 G! ?+ {4-2 本章作业 (04:17): H6 I% L1 }2 ^5 p# f/ c- _5 g6 k4 x
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)& }" v0 j# t$ @6 f- o4 h
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)$ U3 u$ d2 Y" r
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
2 J# X1 v% ^7 `* L( m4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
$ l% O3 F. L; e4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)! w% ~8 z, l( p0 f
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)% e( I" O% ~2 M3 ]7 R# H. T
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03). u; ~- c. \. h
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
A; A, x9 W0 b1 v3 A( A4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)$ a2 v! U. i$ H, i7 }
4-12 缺失值填充 (24:39)
9 R% N1 G! @" _: l& F- F2 D5 j/ |2 u: n" c4 R& q
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
5 P7 D% R2 E0 K5-1 ALS 算法原理 (05:52)( ~# }0 j' t" g8 _3 k) q: z0 k2 a3 T
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)$ `7 Y( s1 s, M- V
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28); m! @; b: f* _& W! ^" r
' Q" L( ?7 t: ]3 H) N第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
$ x. s2 m( A+ H( E+ d6-1 本章重点难点提点. }3 h( I ^* ^
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)3 W. T& z% l% S. T( |# S* Q, u
6-3 开发环境搭建 (19:13)
. D V4 h7 Q/ {6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
% ?4 O# O( t" U2 Y9 @ N8 x6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )$ U7 N0 K& \$ F# ]6 B! @
7 Z( D2 l* T, s4 H$ b第7章 推荐系统搭建——UI界面模块; w! \4 Q* U/ e" z$ U
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)% I& L; Z6 K b+ g' Q% p
7-2 用户访问页面实现 (11:48)/ a7 s/ s; l& W: E6 n6 f" _5 G
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)4 ?4 v, v' k5 z& F5 S* _1 @
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)& L/ a8 J* m5 s) B( F- r- K0 n: \
, w0 y- h$ V8 b& N第8章 推荐系统搭建——数据层# h" h0 M* y) z. Q9 A0 n
8-1 数据上报（上） (18:07)" W7 t5 Y+ ~: T: \
8-2 数据上报（下） (13:57)
+ T7 V3 _) J! a2 b q8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
" w8 S. S# ^2 \% z% X8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
' v5 |7 w% m% D8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
) ^, |; R$ | ~& K! S6 o8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30), |- g5 _# u1 b+ N# A) A# t
* w4 O2 ^) X" X3 g$ K6 _
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎9 q2 Y, j; ?8 |0 x6 f
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)% `7 h! x! }5 F! V5 [% _ Q' ?' z& y
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
3 V1 u* D0 \) H0 B9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
9 @' r1 ?& T3 r5 U9 F3 v5 O) Y) d; c9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
, x: M$ g- f @6 V+ h. O5 |9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)$ }* C! p) o* a* R7 J( U, c- i
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)( u ?: o+ @( y, z) h8 W( F% k5 U1 W
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
5 S% x9 |) y8 t7 j3 R. P$ X9 S9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)5 b$ R" a. C# P; ` }$ j5 P
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)' K9 `* a2 e$ o9 z1 Y
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)1 [2 i# O \; p8 I8 P. M
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
W0 b3 T1 V$ A; C3 D( c# D; S& j6 v, R3 G' r5 F6 K2 n, E- ^& p
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储; @! Z: `4 N& Z1 n8 @
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
/ I: x2 P; m. D5 o# q10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
X4 I& ?) k& v. \& t10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)$ Z ^ e: l# v: w1 G
9 I* v- p& z# R9 ^% ?5 M
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 k2 f) q7 k$ }# @8 H11-1 AB Test (05:12)% z; q4 g0 }( L" F
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
" G9 `1 U/ q" c/ ?2 T; r11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01); y C' T( g7 N, Q
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)$ b" A7 Z. K8 U7 u
11-5 常用评测指标 (05:37)
3 s+ B$ b5 w0 ^$ Q4 J0 z* D/ A
" Z1 a+ a! T' p; y4 t第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法 V' v! _0 v5 |7 b- c9 a
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17). J- C& B( c' N! K3 b d
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
( L. k+ f: [7 i5 w( T4 L6 M12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)! {9 u/ c6 G q& U$ D0 A/ M% k
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
* F$ {5 c9 u' H' I V7 e/ t: O12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
/ r) b, X; a- |% @$ F/ ^: H9 x1 F. t; o0 x% g
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法, ]6 A. w! a, V: v' ?
13-1 RBM神经网络 (06:02)1 j/ D% L" h; M5 q4 s
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
+ p" \& V, s- a, R, y9 q13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
+ f" P$ l0 r' A& f& _! Q( A
* [# B# N! f+ Y" I0 F7 x第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法8 X% Z, A; `' ~+ X/ L- }
14-1 文本向量化 (09:54)2 u: a$ J% I5 m, T$ P
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
* W9 N/ [2 N8 {& G @4 {& g14-3 课程总结 (12:01)
$ ~- P" {3 ?$ R4 a8 I6 B ?, }0 x1 L: C7 w1 P' ]1 x' \
〖下载地址〗# m2 z! d% s: ?: b/ R
* y w2 @# m2 u3 o2 J
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 N: h' U* Q- g: O
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/ P: F' Q( @# P. B9 ~3 N3 n
|
|
[复制链接]
