! W8 A$ T* v& \5 t% d `
4 J7 O4 t. u" s, ~1 j" [
〖课程介绍〗+ @2 a1 }* b, L$ r
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。
9 O) t' z0 R7 V4 L! o, F3 ]/ J1 Q0 |* d0 @
〖课程目录〗# _& a! R! {; J$ B B
第1章 课程介绍与学习指南 试看
) x1 ]/ ~2 p: N9 _; V* U. v9 B# `1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看& {! p, v. v; [9 C
1-2 怎么更好的使用慕课平台
" |+ y- ]7 F" u" O1-3 你真的会问问题吗？) X* O0 e. J: w9 Y% h7 c
" d! j, o$ Q! e2 w. \第2章 了解推荐系统的生态 试看
* W1 a( Y8 h9 H; z& U2-1 本章重难点提点, b7 c8 r" B$ W9 v! o! k! ^- Z% W
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
/ A. r1 {" G; k% `' t. c9 S3 H1 n! y- l0 w2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
$ x u6 M+ s+ T: f* \ j" Y2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
. L( j2 K9 ], u$ H8 I2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
9 j) W6 b5 P t; j4 o6 M4 z1 ^. k9 k
第3章 给学习算法打基础 试看. [8 Y$ e: Z/ V. S
3-1 本章重点难点提点
! R3 P$ H0 L* g, M) b3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
* [# N$ L" R6 J/ v3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)6 {: n1 _1 N1 S! J, i
' m1 K- h- j0 t3 J
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
. e# H( V' q# N% z" \& ^' j4-1 本章重点难点提点
9 D$ _5 H& ] ?5 T! q4-2 本章作业 (04:17)- y- T( q' ]- t! ^# W& O5 {- a
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)8 I# A1 k K8 S" a5 @- d
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)1 K" w6 v5 M1 k$ x8 l; v3 d0 O
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
/ p- ^8 m2 E! g1 b, `0 C4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26), s( c+ R( s& f/ F$ x2 k* S
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12): Z, t. q/ q H/ {/ |: g( b
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
/ A& T& J: {& x$ g9 V4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)" c$ Q- ]1 N7 P2 Y& E6 K$ k$ n% k. q
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)! d7 @; T8 [3 I* i
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
) Z# P+ ^# E7 y( W( l& b- l4-12 缺失值填充 (24:39)0 k: G/ {. p- `# M9 q
+ J9 z2 V( n6 | k第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
% h4 r" I( M( S9 _) [: }5-1 ALS 算法原理 (05:52)
3 G4 @3 T2 A; d( S5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
+ o$ J% u# L2 ~5 ?/ P+ A& R5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
, n' H) S- D- N! W" L5 [ ^& F( g+ @" V" [' [) e" ^: c H/ _! o; S
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
; R5 o3 Y' p, t( H% ?$ n6-1 本章重点难点提点; u3 E, ~- @+ S
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)5 g p4 o; S/ W, x* z
6-3 开发环境搭建 (19:13)5 t8 y# S! u7 K6 n
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)- [5 n* J7 ~- B& _+ ^0 Q9 b- s+ L6 `
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
7 e( h: j: o+ {0 O# y7 h
^% b& f5 C$ I: v, |! |6 X第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
* ], Z1 G! s, b6 c! p7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)- [3 `( ^: }3 X E: @- R/ Z
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
3 l+ E6 B' ]- y/ S9 S% L9 c7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
* _; q: R0 d) A- M7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
8 B0 h; y" P, ]' k" j% K( v8 A" S8 H7 _. k _8 N
第8章 推荐系统搭建——数据层
8 u7 K5 a7 [9 u' b" V( J. U; s8-1 数据上报（上） (18:07)- {9 `% w1 U+ \
8-2 数据上报（下） (13:57)
. i# L; D* N+ A+ t% I$ a8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)# C1 j1 L* j7 F2 Q9 R: f2 @
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
9 E5 v" P2 S& d1 Q; `/ L1 s8 c8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
" y3 m# F6 r% `& T$ S8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)6 `0 h( O& c* U0 y" s1 M
; s& W! X8 R8 i6 g$ B
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎% ^ L3 K5 t: i, ?! \; _
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
% `! p/ T1 I5 G! d9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20). C8 L0 _7 _, L0 W5 ?0 N7 b! 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)
! f$ }7 W2 i- D9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ c! K. R2 A3 \# u$ l9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)0 h5 B O5 F/ I* O) T5 z* t" C
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
$ [% w, R6 j2 |; z4 S, D; L9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22); j- g% w4 w/ s; i% `: O7 Y$ N) f" l
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)& L+ B4 o2 v+ P. A- ?
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33): W8 j0 Y! Q0 z v
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
' h \4 t! ]! ?! n6 `& \5 Y6 [9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
7 `5 k$ y- J, K
. p/ s& ^, @% R6 D% C第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
* s6 y( M0 w' h: K" S3 a10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
+ A( K4 E2 ~" C/ u5 a! N10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
) _9 @ x1 c; V; V6 L% a9 Z& E10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)5 T$ S4 P$ H1 p# N- G
1 R- l4 N. j( }; I) A
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
; u* ]$ Y; ~% G+ }% Y3 f! `7 q11-1 AB Test (05:12)3 K& f# y; u+ O* D8 t
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
8 W+ E4 Y8 s% N* ^) v11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)$ j' o; \/ H7 X- B: _
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)3 \$ r5 l6 q5 R$ v
11-5 常用评测指标 (05:37)* T5 Y/ A R* S& k9 g- ]8 u8 t& G
8 u) l/ ] n2 e9 m" C2 M; k
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法7 Z8 Y5 p8 ~% d2 a* b
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
& Z7 V3 {* m/ l; F E& H12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
; y S b% N( f12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)" W# S0 I7 z; _# i8 Q) ~+ d6 I9 Z
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
2 \5 u, }* s! j* E9 P9 C12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
( c/ L6 m+ S& Y3 u$ z0 R
" G5 o+ x/ }7 m( x第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
6 u& K5 D6 V& \+ N13-1 RBM神经网络 (06:02)
" @% ^" R/ J9 H9 U b1 X* z13-2 CNN卷积神经网络 (08:41) n$ F, U V6 @
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
/ T1 r% U( S5 w+ W$ W, ~3 ?# Q0 f$ O) N
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法 r o% {9 X4 m
14-1 文本向量化 (09:54)" T% ]4 Q, Q6 A. A( w8 z& N K6 \
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
. X/ E, x2 P" S; S9 p14-3 课程总结 (12:01)
, g; J$ Y6 g' X- N! }7 Q, s# f% C7 D3 Q: y1 K4 L
〖下载地址〗* s# Y) ]6 S# z5 r( c- o0 O7 N' Z
9 |( ]( h# t$ \
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗- L* u* q5 z& g1 }2 T( F5 z
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* U, N8 ]7 C. w: A& e% C( W
|
|
[复制链接]
