# B# W7 ^- i; n) E
! D2 w' I( a9 J$ c! ]' i& v〖课程介绍〗
& c v g8 |$ A% s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。
+ b% L; w4 ]$ g+ `" D
1 V3 p; u0 B) B0 P \1 V〖课程目录〗+ Q J* \4 T; F# W# a* }
第1章 课程介绍与学习指南 试看
3 M) ^8 ^* f7 H+ v- x1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
2 i) M; ~) X% H( `5 | @1-2 怎么更好的使用慕课平台
' ~! q# A) V5 Z1 _4 l0 j+ |1-3 你真的会问问题吗？4 P* H( x) F+ e& ?5 y+ U
+ T4 t+ C- y, T. p3 y第2章 了解推荐系统的生态 试看
$ \5 x% w2 G) K' v+ l5 y( Q2-1 本章重难点提点
& F4 c& K+ `) }$ J4 i2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看8 U! q5 C' }8 E4 {' _# q$ {
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)' C' | |" u" _
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
4 I) C+ R' D2 A3 Y) H, L* G5 p: [2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
; Q5 i" V+ U8 _8 y" j) O( L3 K& y1 `4 o+ v+ ^
第3章 给学习算法打基础 试看
* C9 V) C/ i0 {$ d: P! C& b( _3-1 本章重点难点提点
: n' ]$ S# D; h6 ^; p8 d3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
# x3 h' d/ K5 W! C5 O$ ^7 `3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)$ `+ w4 }, q- d- V
! W9 H2 w0 x$ g" f# O! Z4 C第4章 详解协同过滤推荐算法原理2 G1 e4 T4 o5 \, x, z+ h
4-1 本章重点难点提点8 X* y* m# B- _- F$ n0 ?' b
4-2 本章作业 (04:17)
* d0 G2 n+ ~% \# {4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01): _3 Z% a c t `) T& j2 t) x# e! s
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
& Y7 f# ^6 |; E4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09). h* n: r' w$ ~5 z! y) n% ?4 Y
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)# ~; E3 ~2 Y3 ? r* S
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)% ^: v& y! [6 g% D* M; \
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
% v. D, q# H) T9 h* H( r4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)9 |: O' g. q6 r* [
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)6 Z# H4 f; ]9 j) ^% i* a. z
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)4 |" p7 ~9 A- B$ N' k
4-12 缺失值填充 (24:39)' F" s" ^2 d% B
7 t, ? u$ j" z3 p; V% r3 I第5章 Spark内置推荐算法ALS原理# R6 g* ^2 e# C3 ?
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
9 U% l! J& _! S7 k, A5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)6 `2 N/ w+ j. P, W" U9 a
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)! M7 }7 A, p/ K5 E/ u
) L$ O L$ x. g0 h* Q$ c
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
& Y, `- v. q( @# Z* E2 F9 K6-1 本章重点难点提点
8 U! z) ]) S5 C$ A& h* Y6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)+ r4 R+ V- O9 K: _
6-3 开发环境搭建 (19:13)
2 d7 D9 K7 h$ y- Q0 p' j6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)' d; w2 Y% A& i+ c+ K
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
]5 c, O9 g5 R5 Z! E& I5 f3 W+ C- l4 H* K- _$ L
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块; w( ~& Q0 B& h% g `
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)4 L9 {: }& ~ m- E8 }1 g2 c
7-2 用户访问页面实现 (11:48) ]8 o- V& x, T5 A
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
, [( \: E) o/ L" R5 N" J: F( ~7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
5 t) m; Q0 k' g" l7 v: B% q$ ]: r4 s$ M4 ^1 H9 z; L# A
第8章 推荐系统搭建——数据层
% i; k9 w( R7 q7 [# r' o. P. O% O8-1 数据上报（上） (18:07)
+ r: e w: ?6 ~5 A3 q9 h1 E8-2 数据上报（下） (13:57)9 J8 K% J5 i* H$ V- ~# X2 i+ x8 V
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)% i" M& f+ M) X
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
2 E1 K d: X0 U2 O# g5 p8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)% W+ Z5 Q* S, v9 b0 e
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
& a( F) g7 E( o3 `. z- |$ b) {4 B1 K! y) w" w# J
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎8 D* I0 ]: E- `# p! Y
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)+ k; P% A7 f, w" P
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)1 n* |9 }; s$ s5 u6 S
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)! c2 a' q1 P/ {# ~& z8 r0 x
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)( x [5 S+ G/ c% [# H
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
% k8 _1 V- Z2 J4 f9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)% ~% A4 W$ Q$ H9 N- ]
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
& B7 R4 S- k2 K# x" q" j9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)0 R0 ^0 i: j9 [8 h
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)3 {' ^3 s* o9 b. h- V
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
. t% q' S2 D4 M3 d8 `8 P8 L. z) o9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)/ |" W. A; P0 z% s1 k! o
: D% B- \# F/ e第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ T) \. [/ x% d- q1 D+ R& k
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
; {) a t, K2 m3 @10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
- R g" [% ~- r4 {' O* B9 f" h& G10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)3 }# ?9 G* O3 E7 a( s& O, K
8 @4 c; f F# A8 Q7 {% Z
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块0 r' E2 S$ v! g, k. Z0 ]. ^
11-1 AB Test (05:12)
3 o' m7 W3 {1 k& }. y& m11-2 AB Test的分流管理 (06:26)3 z" V! e# t; O; @
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)4 E0 x k) v/ k' U$ m
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)) D0 b2 Y7 P0 N
11-5 常用评测指标 (05:37)
O f- l. ], K5 ~' p* L+ a5 ?/ a9 Z. J& M R
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法1 R, \7 x; V0 h4 E
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)5 F' ?! l4 \( N: p7 s* [ y* }
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
1 F# i( Q9 E' q3 D& `" {% v12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
+ v E. M1 D; _% D( m6 s12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)! V) S' {% j9 r# I( n, X
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)& x9 Z- ]3 g G2 e p
) Z& `8 B/ d6 {! _第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法# W4 Y! ]& u9 b9 i5 r* ?$ M
13-1 RBM神经网络 (06:02)2 C/ F# X6 I( O- d0 p Y5 U/ b
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)" I3 J8 r7 }# q
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
7 U/ a2 _+ x9 b m
0 o8 W5 D# z Y5 r" W4 w第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法 Y; Z+ X. E L5 n4 H3 P
14-1 文本向量化 (09:54)+ ~" t$ _; J" I3 C
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
* E) u- o+ |/ G, Y0 _! S8 C14-3 课程总结 (12:01)
: i& o2 y% E+ I4 y7 ^/ s" m4 F; |+ T' ?& v9 v, Z
〖下载地址〗
$ ^% z, F' ~4 ` F, U$ g5 I6 |. P1 C6 G6 j( l
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
8 u0 o8 N8 d/ f# j2 {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" v9 i& Y: F: {7 |; ]
|
|
[复制链接]
