5 `$ U; X% l2 ?$ Y& E6 Z: U8 x$ i% U+ o( G- Z3 y" L N
〖课程介绍〗
* N; [& T8 \, a! N6 x* {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。: j3 x4 Y! J4 n' ]5 J
/ ~* s: e# B% }〖课程目录〗
: ?4 o( B# \' i" ?6 y第1章 课程介绍与学习指南 试看
- P; N: ~# l$ n8 A6 M0 D1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
* @9 s6 A7 L' l( d x; y2 Y1-2 怎么更好的使用慕课平台
5 g! L- }9 F5 W1-3 你真的会问问题吗？! A. i+ ^7 G% B
& d5 q( X- |! A! F- {
第2章 了解推荐系统的生态 试看
: r# j2 f6 c# Q+ |& \( t2-1 本章重难点提点
$ t- V6 U, e @( w5 A3 E1 g" W2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
; n, ?4 U. T$ Q% W2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)0 q% ]& c4 b$ Q7 ~& n# O
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
0 Z8 x' U" H0 b' J6 B" W5 {) {, W2-5 推荐系统效果评测 (17:55)6 \' @7 q! V8 I" U
/ u3 A T i' g K
第3章 给学习算法打基础 试看3 z# q K3 j1 W& s$ W" v2 o) B
3-1 本章重点难点提点4 A0 x2 ]: O s' P
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
1 n1 t1 o$ j" h7 r, n" A' K3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)2 P: l0 ^4 p @
4 l4 t% p1 C }3 j! ?
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
$ {$ S. T% D( ?8 z1 c0 H4-1 本章重点难点提点
- C, |; u( A5 r/ }' Q& H7 G+ k9 e4-2 本章作业 (04:17)
" A$ }; O- d, Y4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
/ X. W3 Y' W! M: a4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)' v9 H+ D) x+ c" Z$ ^- A7 `
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)8 E: k/ F3 f' w# X. w
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
) P$ N: A# w9 x) j0 [# n: h4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
9 ~. U- A7 m% i4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)' G5 Y. R/ P3 [
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)0 ~/ n# E+ n4 ^; E7 Y! K- ~
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49) P, T+ {/ d% S# n$ W. @' U
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)+ e( u$ s! @1 s9 t1 M- m9 f
4-12 缺失值填充 (24:39)1 Q: Z' l8 s7 q. `$ K! j& S" F
+ t F( [. [1 h+ `# b9 r
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理+ I7 B0 ~% g4 }
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
8 O8 \! W, z6 R$ e5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
1 M$ ?7 f2 N! ] ]: y; ]5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28) X4 r! W3 P' n3 j
6 g8 \9 H( r. m* y1 k
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
) ]( N/ u6 v4 j3 ?6-1 本章重点难点提点
" f* N3 z* i' O5 A1 p6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
% t8 t( H% A0 G7 p' J6-3 开发环境搭建 (19:13)
- m6 P9 H& R1 A1 z6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44). a/ D1 F9 w+ Z
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
" N* i+ N# y5 Y* U" S! J1 o# |( Z3 Q3 W0 S
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块2 K* e1 \) ~$ [
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
# P: X! _) X6 l2 o' k% o7-2 用户访问页面实现 (11:48)
- v5 W0 F% P6 k$ v: @7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
6 t @3 ^" t7 S( _7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
9 O$ v" j! d7 H* g& j Y8 d0 F3 B2 i$ S- d( F
第8章 推荐系统搭建——数据层) C- Z% o: T8 R: F# N
8-1 数据上报（上） (18:07): n: e; @% y( a3 Y9 `% I. S
8-2 数据上报（下） (13:57)8 ^) H1 t8 O4 e9 I, E/ s
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
8 t4 X2 w& N" ~8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)) [$ o* }5 {0 T, x
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
: d) {2 l/ ~% N9 Q$ F* N7 u' \8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
k. ^% m2 o m: I% @- H+ P
4 r! S0 }0 ~' C; u* H0 F# z6 V第9章 推荐系统搭建——推荐引擎! F `$ O9 P- H9 @7 }
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
; Q8 d! J( C+ X* \7 J9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)# q6 r+ s6 ` a8 l; f1 e
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)+ n3 J5 v3 h+ k4 @2 D. O; 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)
9 L3 _# v) K$ l: @8 l1 j( U9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)6 f; W7 Y" d6 e
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
6 T$ a) D9 I6 T/ J+ I9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22), e' Z# L5 S4 i/ h- R( t
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
( k$ X1 f! n0 N9 C9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
" | }% `) f1 z! y# F: {+ L9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
. n7 V4 k' I/ e% p( C9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07). p! Y: K1 L6 |5 W
8 A8 L: f ^/ r6 j第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储# E5 c4 f; v% P4 g
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
# H i3 z5 j9 g" ]* u10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
/ q1 P* S% U2 Q5 H10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
) I2 X1 k& q1 K" B' z2 m# O! N# _
- Z5 v% d9 r i0 W第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
1 |! [& ^7 r0 R$ N11-1 AB Test (05:12)
9 l, J7 |- ?) S @11-2 AB Test的分流管理 (06:26)1 S) x, V) r p
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
' B1 a2 H! b, F2 G. L1 Q& k11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
* o. Z6 G. J/ x% U11-5 常用评测指标 (05:37)
8 c/ I0 \6 v O; v |* P; y
8 l: D) g8 Y4 V3 ?: G: y2 ^第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
. c8 A" s$ @3 ?8 o$ P. E12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)0 y- c+ n6 _8 d/ q: U9 D
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
9 i1 G9 y( G3 o4 M& i12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
! V/ c+ c6 I2 u! C: p8 j12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)" I. a# @- m C5 Z& l+ ]
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)0 J% i; f3 x3 ~* T1 B3 d
1 v: `9 { V: u- m第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法8 \+ O, s" C+ {( l' m
13-1 RBM神经网络 (06:02)2 ~3 J$ t6 n; O" G
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
; L# [3 X9 v7 w' @( b0 b H13-3 RNN循环神经网络 (11:34)4 k! y& ^" O) F) y2 O
+ i/ m( O4 D' M, N
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
5 v/ Z( S p# K14-1 文本向量化 (09:54)7 R( Q) Y2 X4 |4 |
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)' W4 b- p1 t" K" e s9 c3 T
14-3 课程总结 (12:01)0 y3 u# a" {" p' A; |3 s
% l" R3 ?- H7 H& G; R! ^$ d〖下载地址〗: _9 q; \1 [! M8 h7 q# s z) }
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