4 _( s' A% h$ j* Y% d& i! `
- v) c K. z* G; j$ p/ `
〖课程介绍〗
2 \1 C7 |5 C u! P% p) F1 G7 q8 z. H" t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。
6 K+ m8 a9 H- D/ L! Z
4 o5 [) G+ c, X# |' E〖课程目录〗1 v( ]8 |9 J/ G3 j9 i- Y; T
第1章 课程介绍与学习指南 试看8 c, D% e! O0 Y ^1 v
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看- c6 p }+ H# l- X. D- V
1-2 怎么更好的使用慕课平台
3 B8 w1 o1 Q2 ?6 _1-3 你真的会问问题吗？* R: ]5 M l' o7 s
$ G5 {2 @' G) P$ ~9 e1 q8 x. o* ~0 z, \
第2章 了解推荐系统的生态 试看
5 d% }& h/ Y7 b4 r7 t7 v9 G2-1 本章重难点提点- r$ @- |5 z+ h" F
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
8 u& C9 z+ o* {# H( |2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
: [9 e( O) j% ?" [0 k2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)2 |) f' B# ^( f/ t/ i: b" H
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)5 n1 e1 N. `/ L0 k. S2 o
. i5 {$ H& p8 ]7 a S4 _: R第3章 给学习算法打基础 试看: b. k2 E' t9 g! J# N) `
3-1 本章重点难点提点7 l% C# M7 N" X u5 ~
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
+ y" {# e# j- }9 | q9 ~, J* u* x: c* L3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
# H* L: \, ~* m1 x' F6 `: I3 E0 T; V9 ^. L" ?4 Q5 J P
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
" [1 D6 M, f; m! |4 N: y; U$ t4-1 本章重点难点提点5 m0 t. @) O0 L
4-2 本章作业 (04:17)( R% o% Z. w8 a' c' u; E
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
$ h6 L8 x9 N& A, n: |& c4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)4 _. V2 P: F1 L& b5 g& E* K* K
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09) }! F; k: U. B; l( x
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)& Z* a$ J* b. s4 v* @2 {9 p* b, x+ ^
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
( Q3 I6 x* \2 w1 G) E4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
3 z- d4 |$ c9 ~1 X% u0 d; b3 J' @4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
5 U- B. I/ y5 q6 f* b4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
* u4 R- N3 {. G2 D4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
2 `" D# w0 H" S6 r4 h4-12 缺失值填充 (24:39)
1 e6 }* k9 Y# Q# V" O! s
* P% r# ?/ d7 {( k9 R5 n5 X3 l! e* C第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
- F4 N# U5 F' N% p+ _; }3 v5-1 ALS 算法原理 (05:52), C; ?& k1 D" f" Q
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)# ^! K6 F9 e+ s+ p
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)" X( Z1 n! [0 W# p8 Y
# q ^$ e$ S/ v p: d第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建; H8 ~3 B1 [/ a5 I* y
6-1 本章重点难点提点
9 z! }* K1 X) O7 X$ A8 a6 H3 i6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)7 n% u# s+ I0 @) \5 k. w
6-3 开发环境搭建 (19:13), Y9 S1 |9 e3 x; ~& t$ w2 Q3 J
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)* C0 o# ^6 }* r, i) v/ y
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
7 k: r5 w3 u G1 e9 o& M
( m8 D: n, @$ T4 g2 I5 V, X. n第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
$ C* z: B- H i5 G4 G- W( J4 {7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
& y* f) y( \# Y; z H7 u L7 J9 \$ @7-2 用户访问页面实现 (11:48)( _1 x9 ^1 `- o/ K
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
, f" M9 @6 l6 i/ O* Y5 Y7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)" _! m) w. e- C% y: A
7 G/ s; _$ j( R9 f( ~1 z# m3 R第8章 推荐系统搭建——数据层
* ]0 r1 \7 B2 k, f8-1 数据上报（上） (18:07)
; P& n3 N& h5 f4 y B8-2 数据上报（下） (13:57)
6 v# b7 w. Y8 a8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)& L! g7 R+ c8 d5 e- }1 T
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
. w- _7 H( e/ I( h' P, z) P4 q8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07). Q& u& t! H: C) v
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)" f3 ^5 M1 ~& B. Z6 `3 p
6 f; [& j s; a# c) W! V) c2 n第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
# G" t# r) s8 u' w4 O! c" }3 E7 ^# I9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)8 b1 U# d8 ^5 Q7 O1 t7 H# W1 C- |
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
+ P, y s; w. X! u% d9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)( B3 n5 [- e) j2 N4 c1 K
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ {' a6 Z, g |9 X2 E+ o( u9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55) i3 I* P, W9 L& B
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)! D, O: o9 ^$ B9 |& s; k
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
' A, Y8 ?+ P6 n; x. N0 p* t5 H1 B9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
6 O. b, X* r7 T1 w x$ S' @9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)( J$ v! ^. c6 Q+ f4 ^" a
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
$ }1 l' V: o4 ^: }: p# R- @9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
2 g9 r, t S6 V8 y, ?* P1 u- f8 K+ _
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ V8 C/ f! ^. J" `8 ?6 D
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
! V& o. n; O# m* o10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
6 s" s2 ?( f5 o0 e% F5 L" Y; ]5 ` g10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
3 o) f4 N8 a7 v* n2 ~1 ^
I& _; g, C" C7 R! w第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块5 p7 r9 _. @9 A" z2 W
11-1 AB Test (05:12)0 _/ e# |! v3 @3 R$ L) d
11-2 AB Test的分流管理 (06:26), R* Y7 |7 P. }0 i: [
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
- k# i& `; B- s6 i7 B2 g/ g$ `11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)& K( z9 X# y2 b- m
11-5 常用评测指标 (05:37)
* Z4 H/ S9 W& J* b8 {# u: P; ?$ K4 X& H7 b2 W
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
2 w; t" W' }1 h6 B* v12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)2 L6 }) n$ @! I8 B, b" b. ?
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)- Q8 K0 l: Y& ]$ U
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)3 w) s% X) f" O1 i$ K* d
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)1 _2 h4 J6 D7 M
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)' j+ p# h: E4 M8 j$ N/ M
$ H( }0 S7 S9 B' h" s8 ]8 @第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
! L6 u4 i/ r7 o- t' D13-1 RBM神经网络 (06:02), v" Y. g! r: c/ S6 f Y; o
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
' z. ^/ B6 K7 `# ?4 w7 f9 T6 C. f13-3 RNN循环神经网络 (11:34)( J& L$ m$ _; u
5 Q$ Q* n/ s5 K0 J W$ t第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
5 G! ^. P7 d' m( w# _14-1 文本向量化 (09:54)* A' |3 R6 H I' l0 @% k0 c
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
* j# p1 a' b8 s14-3 课程总结 (12:01)
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〖下载地址〗7 p7 C' S- Q* f( u& v" ^
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