1 A C1 T$ m1 ^! N( @
, Y; x8 H' z/ q+ M9 u' g8 L
〖课程介绍〗
+ C! o& E. g: A e$ p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。
& L J# A' h2 `3 k( ^% O) I! g5 i* P- f0 M
〖课程目录〗
- U. }; x# b/ g& T0 L! j第1章 课程介绍与学习指南 试看
" i& R8 R6 @" _: E# ]7 @1 M/ h/ e: H1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看7 `7 _9 W2 z E. O
1-2 怎么更好的使用慕课平台
: p+ ~1 k1 p* A& j, ~! A2 j9 {3 Y, w1-3 你真的会问问题吗？9 ^ J/ n4 d" ^& b( b8 t1 p D
) B) l1 X l5 J; S/ C2 f
第2章 了解推荐系统的生态 试看
$ k. ?. ^6 N4 ]+ V4 k! w7 x6 c2-1 本章重难点提点
/ L# l! `/ l% i6 F" e2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
1 o5 h* [# v a& }2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)( z, g7 P# d) S4 |+ r$ v/ H9 `
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
& \( l" i* @7 m) O, i3 o2 o: o2-5 推荐系统效果评测 (17:55)$ S8 _2 R# p; c" c! t o
! i8 S( _6 @5 _' P
第3章 给学习算法打基础 试看
$ v! z: l( {1 C) R) M3-1 本章重点难点提点0 u% F# B2 w$ N8 g, M4 {
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
9 J7 p: i, _5 p3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)5 q1 F3 _# o9 `5 [- b- G
3 \' }9 H p& X: q
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
1 D& `8 J. H0 s `4-1 本章重点难点提点
) {: |2 T& f3 a9 |4-2 本章作业 (04:17)
% f3 U4 Z& [: h: ^2 H- k4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)6 c% @6 [1 J8 k/ w5 P/ h) ^
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)2 e7 f5 q8 c1 i' G; H; F
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)* ~( H0 Y( y6 N3 I
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
6 P6 k" w, J' X0 t1 Z4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12): v4 I$ f; p% W! e
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
! }) P6 ]% u) r4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
% s2 _1 P: Q8 h) V' \( ~2 m$ G4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
- p/ i# M$ b9 \# X3 R0 y1 C4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
8 N( B0 {) M( D# R* i/ r; s# o4-12 缺失值填充 (24:39)5 Y4 [. P% c! H) f1 J4 h# x: J. ^
4 }5 L) a/ H7 F% G
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理# p; E3 U6 F1 z% l- a
5-1 ALS 算法原理 (05:52)5 T5 e+ U7 R H
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
' }5 n' U6 X8 x1 x2 h5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)1 w5 k, w" Q, d5 ^
( }8 i0 ]% U# k0 L* {3 ~' U) n2 N第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建0 [4 Q& p1 N4 \# m+ J+ c
6-1 本章重点难点提点
! s2 T3 W9 W9 m$ Z0 \6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)% a2 [# M& h: F9 Z* g+ X
6-3 开发环境搭建 (19:13)
2 S/ \6 H8 z' h6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)5 h, _! m7 z! v% e9 p2 l1 P
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 ), V# C! k9 W# L4 U {& s' F' a
* {. x' m7 K; t3 y6 w% X第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
0 @3 \5 J$ O5 z7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
' Z3 a+ h& B3 \+ d# e7-2 用户访问页面实现 (11:48)" @& K7 K4 d* q' L/ U1 f
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
5 e: n, B7 B' ^- h" Q- U; N# s. [7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23), a) ~- G. [8 t2 p; |' ]9 Z: f
Z# E% g& Y. @! h, X第8章 推荐系统搭建——数据层 u P1 @* Y8 z; O
8-1 数据上报（上） (18:07)- ]+ ]4 T3 v# ?6 K L S
8-2 数据上报（下） (13:57)1 s8 w$ W) E. U4 Z
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)6 }+ r* X# ?4 Q @& |1 g* }" k. @
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)3 i3 @# }8 v% I% q0 X, G
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
7 @: m7 y+ z1 P" W. a8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
5 \6 @. G, P+ q; z5 i5 e) s! L- E' a
$ G" U* Y. G9 h3 h4 N第9章 推荐系统搭建——推荐引擎; w% w* n5 \0 I) x/ Q0 |
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
6 r1 D! _7 T$ M. }+ Q. v9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
& D/ n2 N( i" J" |9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
, C4 X. A8 [/ P' F" i6 l9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)7 `# J) F, ~7 j
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
6 I' [6 D8 I% a4 ~% m9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)7 F' d5 V1 C" M# I8 I
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
: O7 m/ C* y5 d5 k/ p" @/ j9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)7 y/ i1 X% X, |9 i" i) d4 m
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)! w) N; m9 f5 ~6 L, a
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
# H- t# i9 K8 b: B' Z9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)4 M) @( r$ B* Y0 ~* m% l
! x$ o7 W# C* r, Y& h第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储" Q d1 V, f; i6 E% I
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)8 X2 s* N8 E% r6 H9 a6 R
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
, l) F3 y5 I, w10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)* E* B) s" L( Z3 m
: U3 x" y. C3 g第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块0 @5 _! h9 [+ x/ ~
11-1 AB Test (05:12)- D8 b1 ~8 ~& L3 O
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)3 j( W" l6 A) z$ O- X
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
9 T$ ~/ W$ R2 `3 g* X11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)6 Z$ Q1 B; l, R5 _4 p( y
11-5 常用评测指标 (05:37)' `: G( b2 ?! F7 m; {4 T
7 \ ^2 L- Z; p5 [- G. ~- f7 [( z
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法8 Q8 v0 m/ C% x5 W1 w' V# I
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
/ P" H. U* l8 N4 K' [) S12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24): s* O- v5 @% B& S# l3 X, g
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)' k0 K' T7 L& k* |
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
) x& Q2 ]5 d) E" H+ a* {12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
" R1 B6 A1 I0 b7 ^2 t. P- H3 m! ~8 c- H o( d. H8 i1 ~
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法% L2 I9 s3 }, U' b
13-1 RBM神经网络 (06:02)1 T" F/ {" [ R+ v! E" y7 u3 \
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
% w4 L- h' v6 ~2 c13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
( [$ p ~: f K, O3 q* r4 H, T2 g0 S, h# Z* k- V
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法. \1 G9 _; z% G& x$ ^# q7 X0 W
14-1 文本向量化 (09:54)
% e3 H7 P) `8 R. x$ p14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
- n6 z! K+ w& [, U: K% u14-3 课程总结 (12:01)
% u8 T( K; F# H; N8 Y
' u" L+ l* h- O8 O+ p6 h' z〖下载地址〗
2 `7 _) q1 U$ @, _+ t; [! A% B8 _& ?! D1 B5 k7 A8 w" s+ {% t2 M6 s1 Y2 o, |
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