2 G y* p' q1 @3 Q# E& J
3 ?* G, I0 R+ c! J7 i v/ S0 L〖课程介绍〗
: e: F6 u/ _* {0 M9 P0 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。
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! _0 N6 ~7 f6 J6 G〖课程目录〗
1 f+ U- G7 l3 V( {9 m第1章 课程介绍与学习指南 试看
: y+ M% i, \/ S6 h5 K1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看- k+ X/ x) w4 e2 E7 v. c6 d ~
1-2 怎么更好的使用慕课平台
9 X1 m- _ c/ z; m- I: o7 ~( k1-3 你真的会问问题吗？
1 g! G$ |# I0 h1 e
8 |4 L7 q5 @. [9 Q/ w第2章 了解推荐系统的生态 试看, A* C% |2 \' Y; ^' N, ?7 Y
2-1 本章重难点提点2 Q% [2 I% J" j8 y& Z: C* t
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看% T, `1 ^8 q) q% h
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
2 |" }( S4 F# C$ V3 z; C- E2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)# Y+ w, ]/ q6 u$ f n, C
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)" G9 e7 @ a( z& _" t& Z9 h( }
- i, y: Y' |0 O+ B8 Y3 e, k0 R7 N第3章 给学习算法打基础 试看. ?4 O0 e& Y$ H
3-1 本章重点难点提点
' I0 i8 H& O f) V( M3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看$ s9 U8 O6 C9 t
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)+ @# E* i2 }$ m8 {
, }2 D! P0 v! ~9 X0 r第4章 详解协同过滤推荐算法原理
' q" [: s' T' T) L3 Y- G& n4-1 本章重点难点提点
1 Q; P, ^! v! E6 J, ?4-2 本章作业 (04:17)
2 Z# N9 F; f, A& h% `# I' s4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
g: }6 N, i: a8 e4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)( c) \2 L& j% Y1 p
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)' v: K& s$ T$ z# O6 |
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)& u# c/ m& c! [8 K: t G
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)+ }# G! H& F% E6 ^& l
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
& y; b) w$ t/ G% i2 C; C3 j4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
% |9 o$ m. { @9 v$ Q4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)7 Y% ?1 b' K* [* W$ p
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
" P3 w; [% u# @9 t6 Z4 [4-12 缺失值填充 (24:39). ^: Z4 i$ _" Y' f
0 P8 I7 `7 K& \第5章 Spark内置推荐算法ALS原理& _1 Z5 C* b# j9 Y
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
; \6 P* `5 |$ s7 W6 f5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)/ x5 y: ]! h7 C- f9 q6 K- C) U5 d
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28) V2 v7 w) V+ _
6 H# I% z) P) g7 h$ t第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建0 ?) x% Y5 `' u3 l, [4 `
6-1 本章重点难点提点
$ \ {8 A' t% H U6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)7 I2 d% E; w7 v1 Z
6-3 开发环境搭建 (19:13)
5 i6 L8 w8 v. i }$ y6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
4 y7 C% M7 s4 g9 D4 f; B) J6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
, y7 l* ^1 e4 s: @: m- Z
! [+ p, v" _ h2 L第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
! {0 f! t$ a4 r U# I* Y7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)3 ]8 A# v! C0 q$ |
7-2 用户访问页面实现 (11:48), X5 Y6 n; x! N# @! ?
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
9 o; J+ I3 r" L3 r2 W% @7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)! k Z; r6 B4 n" u. H) L
8 C# }( l+ a0 d# |1 S# {) g: B
第8章 推荐系统搭建——数据层
) ~2 h$ p' N; ~" {% U$ X8-1 数据上报（上） (18:07)
. U- x2 Q& T3 \2 s0 T8 @8-2 数据上报（下） (13:57)0 i5 O; j$ \; R% S3 ~5 s; [
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
6 C( I o4 G6 ]0 e" k8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)2 q) J W3 B3 C* l8 H
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07) ~" H, z5 Z. [
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
. ~& I) ^0 ?' a# p- T, ^; u9 d( i- {& ^
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎# ]. `1 b* ^( J# h
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)9 [6 d; c3 w% h0 E/ j
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
4 P# i- j- D% x9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
( q. v( ~0 Z3 M9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11). q/ i) b# c. O1 k
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)& l3 v- o7 J& l
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
- u1 s; p4 z" L) w& Q9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
' v/ J4 h' ]% h1 q" [. m8 h9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
6 |% ~9 _& A& A7 ^: a7 d9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
# z0 W2 ~( G& h0 w/ Z9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)# Y% M! U: {, o# w1 b* `
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)" H; o. |4 n3 x- b+ n, l8 a5 p1 p
$ w& s6 D T; J& ^# U- R第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储4 ]. [, N8 {$ w$ [, B0 y* x
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
6 R, x6 _1 F3 R* P9 J- P10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
# T9 z4 T6 @- G' j" G* Y+ v& m# M10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)4 e3 X) s+ i5 d) q$ Q+ A
, Z" h3 i, G% \- {, F第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块8 D% x8 A. o1 D. q2 t/ P
11-1 AB Test (05:12)7 @$ d( x1 f5 |
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
6 S! f3 O* K% H. y5 K: W' U5 w M11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)) ^9 D5 T( ~% e$ s3 Z& n# ^
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57); G2 y1 J0 _) V3 M, h
11-5 常用评测指标 (05:37)( U/ s3 b9 x2 |' j2 A
& U8 x0 \/ d* A/ z) c% k# z c8 ~2 B8 ?第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法. s; M" I0 x- \) ?% V3 w
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
$ y6 r6 H( `! t* [% {0 ]5 v0 w. h12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
9 o1 I( M6 K2 G8 T7 J- g12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
1 ]9 E, I: y- S7 F& J12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
# h8 w) O: @# u12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26), G* q9 p+ U$ \! L; O& D
0 |- l5 i ~* D4 X* R' Q第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法8 _! t O* {- \3 G. H8 x6 Y
13-1 RBM神经网络 (06:02)
% A5 _5 v4 T# B8 f! b+ \7 D9 N5 B( p13-2 CNN卷积神经网络 (08:41). _& H; J7 T3 [" c- w3 i. r6 y# Q
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)1 `& q3 y' x0 B- L3 F! B5 k; Q+ i8 v1 i
2 |1 B: q w% @8 o5 y
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法* j0 @, q# Z$ C/ h. B+ O2 ?& w2 a
14-1 文本向量化 (09:54)
$ J, Y5 f$ c8 I14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
5 Q/ G! ]4 {2 R3 S5 t14-3 课程总结 (12:01)
) N% W9 Z. m/ S! @- E& ` ^' T% D8 T P3 \# f2 ~' |5 _; q
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