; C+ w! N0 `% h- ~( J) H# i
$ i/ c( ? R$ A( r1 r〖课程介绍〗
! L5 c, C5 u& \& E: c/ y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。
h; `5 P8 p4 m" A, J
: f m( f2 C) m6 O4 L' c6 K〖课程目录〗9 o4 l, v9 K: }+ W) P
第1章 课程介绍与学习指南 试看" y; V! M) r! O% Q) r
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看5 a! w2 P7 i N# Z& |- [
1-2 怎么更好的使用慕课平台
* g! L( X$ O& q7 s1-3 你真的会问问题吗？
, [3 w3 U: R/ @- u" S7 q! K* D3 D" M' d/ n6 d. i
第2章 了解推荐系统的生态 试看
4 S5 P7 U2 a- h, D2-1 本章重难点提点
' I, x! c' @4 h8 E2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看0 ~( c a$ l1 z/ j# z3 Q9 Q
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)$ a5 u4 W& k* @5 y9 V
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
: ] w: s J+ O& X2-5 推荐系统效果评测 (17:55), N( M- d, \" H5 A3 Y0 X+ y/ Z
5 U' x" O1 F$ g9 |1 w+ h. t
第3章 给学习算法打基础 试看
% `, s9 }6 U( ~/ z, u- f3-1 本章重点难点提点
; f; [# S# T( X( Q) y3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看' V+ {/ T) G0 n2 G/ T+ W
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58), Y) Y! v: _# x, e) U" G
9 u5 A5 j g: T1 r( S7 _第4章 详解协同过滤推荐算法原理
% V) J" d3 h4 E' d4-1 本章重点难点提点! \4 n; `) T' w0 z
4-2 本章作业 (04:17)
5 f2 \9 }7 C7 J4 X' Q4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
3 ^5 l# L7 D5 [9 J5 ^ L4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)1 d8 [5 _$ Q8 [' `/ D# w# a4 B0 Z2 m
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)2 Z4 U& M: P0 t0 G! I ?
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
9 @& |4 V, u' S6 F; t4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)+ p* d' P2 z3 S3 C7 S$ H6 O
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
6 A5 e- Q4 Y" m6 J4 u3 M4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)8 e o8 B5 \' B3 c+ D
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)+ O: Q: x/ W& ?3 i
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
9 a+ D4 r' c: X. U& T' O( \6 G2 m, {4-12 缺失值填充 (24:39)% k0 H: h; P& m2 J( s
* |; x* f H7 q; d/ n) ]4 ]' g! ~$ n第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
! c: f% o) d" n1 V5-1 ALS 算法原理 (05:52)( q- [) n8 ]$ c8 s
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
7 e2 }0 \3 F. ^0 Y0 F: o5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
% S( g4 d% {) B" h1 P, |" w T. t- v# F5 m7 E& J$ j1 Y
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建0 y6 Q3 V( U2 t K# z( ]2 c1 P
6-1 本章重点难点提点
2 a' d6 ?) R) Z+ y3 X; l6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43). E3 o: ~+ u$ W* [4 H" @. p+ I, p
6-3 开发环境搭建 (19:13)3 n5 D8 j* j' d8 M- c6 `- y0 z
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
( G% }, K3 ^8 Q6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
7 o3 Z5 C C# W* W; `: s6 ?' t/ V; ?
( Q; y1 `) p- S+ g1 M第7章 推荐系统搭建——UI界面模块+ ?7 |2 j5 R3 d/ f, p8 d- B
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
# s* `9 P3 H* X) S* A7-2 用户访问页面实现 (11:48)
( m3 T+ D" T" M. y+ P5 k/ G0 X: _, F7 |7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
/ k& B! s. |1 M! _ f _7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
8 r. {4 K' |/ g' s" b! E4 ~' N
, |& @! }! C) R! Q% `第8章 推荐系统搭建——数据层
, l, F+ U+ G+ q: E1 n& q8-1 数据上报（上） (18:07)6 z8 [) U6 ` i0 O1 X p+ i$ D
8-2 数据上报（下） (13:57)' T- y5 D- b! X. F4 u1 }7 I
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)# u: D7 D7 g3 I
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
% d2 i7 x& c8 ~( f: P" k8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07). W8 B* N2 P5 N D; c
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)% s' b8 f* ?' k* V
8 @0 }; H% }3 T/ C) M! J0 f第9章 推荐系统搭建——推荐引擎, X9 s( F2 i, d9 T0 X
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
8 _' X( y' ?: g" D3 v1 \/ B7 O T9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)* V& U; Q0 A' @5 {: V
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
" A8 r, l1 @ P9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
3 ~3 s( v7 K1 k" G9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)8 w# H) h4 f6 Y+ C5 }8 C4 v4 C( J
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
7 L! ?& _! B, L( _1 Q3 v9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
5 t* c* a5 o1 |6 j' p3 M9 `, {9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
3 m( U' h2 c2 m) l. P4 @. R: ]9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
( ~! ?/ m1 O/ d9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)6 u* v8 E4 M- `
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
; F) W& d$ E1 a& d& K+ w n6 i. c8 D+ ?* s' b
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
/ S1 _- L9 {) _5 \6 N2 c10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23); h7 V" g& t v6 q
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)0 M. h- ?, r9 j+ I( o% q" V2 Y9 c
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)6 w+ G0 ~' \# T; U% A
) o# G" G5 t7 [$ \8 Q1 `
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块% V$ H; O# Z8 \: Z- a
11-1 AB Test (05:12)
1 ^9 u) L7 K: g& P! T7 i11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
8 |4 E) A# n4 M, N# `, |+ ^11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)- u5 z) s' a5 E- N( M8 i6 {
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
5 R$ M3 H! `, W8 c7 h: s3 B0 H11-5 常用评测指标 (05:37)
/ A1 w" D7 z |% o7 Z5 C; S5 ]8 H" b5 C9 \! V
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
! x n% l3 s/ W1 K) E12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)! t2 b# s5 y1 j; b, j/ f: B; p
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
" Z5 K2 @0 z& v8 N" o12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)8 U* _9 q! Q1 v: B7 c3 `1 \, [
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)8 ?6 k- y$ P8 N$ H/ u
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
' r6 G% g+ M" h4 G( t f5 [* y2 F# M4 e1 n' G [5 D
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法6 m5 E) C' j$ O* T
13-1 RBM神经网络 (06:02)
" I( h' t- T9 i& K6 u13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
0 Y4 b4 G7 s" _! s; w6 \( Q+ r1 N13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
2 H% E I. }7 L. Z7 S; Y4 u4 A# I2 r( b- y+ S- U1 F
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法* w2 l/ s( d; J4 q" J% a8 t5 d- Q! D
14-1 文本向量化 (09:54)/ y) v' p( {1 O7 P5 I3 K
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
0 g6 Z9 M$ r% m& U' I14-3 课程总结 (12:01)
! G. e! I6 {9 O
^! {! C2 P9 D& D) ^〖下载地址〗
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