9 q2 C. j; d+ l# f, t! S: G6 i6 I
〖课程介绍〗6 w7 o$ V8 [" J7 s# S
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* W( e. r9 [ \4 J. X9 ^( w D5 J+ j$ `$ f9 P5 j6 S5 }2 x
〖课程目录〗1 W2 e8 b2 E& u( d+ B: D) w2 a
第1章 课程介绍与学习指南 试看
+ R$ K/ ]- l2 _3 [; s7 E1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看9 {* i/ I& T0 h& H7 z! g
1-2 怎么更好的使用慕课平台
0 {2 l, e y" n7 c. m8 O, G1-3 你真的会问问题吗？0 C! I: X$ _0 B6 l8 U* S" i0 S
1 Q' e6 P- q: t2 X8 c% p
第2章 了解推荐系统的生态 试看: N1 A( z+ D* K y8 w: A; q4 N3 S
2-1 本章重难点提点; ~ a6 _5 F$ j) X9 X7 Y
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看& I: l1 F$ X: a% N
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
% t2 ^7 P4 f3 Q( _2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)/ w: l% D( U' y9 A. G! F5 p
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
3 {1 ]9 O& u2 c/ W
' b6 {6 S% T( M9 o& A4 m; C第3章 给学习算法打基础 试看' s! ~, L4 o6 N3 h
3-1 本章重点难点提点
" I% ^ o( W% {3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看0 z5 {% a" Q4 v$ f
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)3 {7 Q/ P- w( \# {# L0 |' u: V6 [
5 t3 Z6 T2 ? p( _8 U$ R第4章 详解协同过滤推荐算法原理
' o) C* ]! a, D- k" L4-1 本章重点难点提点' ]( `2 ?& M8 `; V# }0 J
4-2 本章作业 (04:17)2 L8 m0 Q4 \. S/ G7 N9 I" A0 s
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)* g ?, T1 I9 O8 q0 _# L
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)3 y& k7 G" G$ b
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)/ O3 d) `% W0 G: K$ v
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)8 r9 J/ I, A8 z$ @
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
/ u0 z2 Y G, Q" f! o* N6 p( }3 [4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)( G6 v! p( p. g9 B1 a
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
5 E0 o- F& h, i# T q4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)3 l. G0 c! k0 r8 q' J8 q
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)' ]2 Q9 G: B) s1 E4 M
4-12 缺失值填充 (24:39)
1 N R( |6 d( E0 u2 |/ ~! g7 v1 T( d: v
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理9 m7 S% M0 h, Q. Z6 S
5-1 ALS 算法原理 (05:52)$ b a- Q2 G6 x9 N( z0 ~9 ~6 D
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
5 c; r, }% V' B7 u! d+ f5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
$ R! R T8 I! L3 O- S) s" {! E# B% @7 [6 t2 J6 v& F' T: Z, L8 u3 S2 D
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
$ F: Z0 j0 F3 ~9 N, v6-1 本章重点难点提点
4 B& v. s# o2 Z' p! i- P6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)1 x6 A! t. M) B6 M3 I" N7 ^
6-3 开发环境搭建 (19:13)
. q0 @' k3 y! L) @4 y8 U5 @6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)' S- @) t6 y5 d# E( O
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
4 J: _1 z: X: T1 r" ^
: L9 M% _% P& g( |5 W第7章 推荐系统搭建——UI界面模块, A* {8 T/ \3 @- [! R3 D
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
. F+ t! Y3 q( }$ I7-2 用户访问页面实现 (11:48)& P# s: J$ h0 v- g4 R
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
+ t8 L/ V, ?3 ]: J: z& E7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
: p% f( j7 N& t* L: B) J4 m% L( t
4 _6 w3 @, ]1 `- d2 v第8章 推荐系统搭建——数据层
* N* k; w, u5 }3 j+ r7 Q) m8-1 数据上报（上） (18:07)
, t" y) V4 N! s, ?8-2 数据上报（下） (13:57)
8 x4 j9 [0 S/ P; m% w8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
) j. Z+ Z# t) x% ~8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
3 c2 }. V7 I- u) H1 f, Z8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07). L0 C# ~. h* r' P' `' X6 D" C
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)0 Q! b4 s* U% o2 u3 H
+ Z% f/ j" e4 A5 R, \& g% h' X第9章 推荐系统搭建——推荐引擎; m1 C3 G; Q& O8 [; e
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)0 r* [# J% ?# F- h" `# r
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
6 }- N5 d8 l" w$ d) j) Z; n9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
" j1 ?1 Q) }- @9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)- g) J' s9 U9 ~% d
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)$ Y s) [! p3 a
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
6 b8 z! J& }. F! V* c @, a9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)! M$ I* P" [, @' [
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
. Q. F. D# U; {+ ^& X1 r$ K* U9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33): W3 Y: d$ y: @: ~. ~! C: K
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
5 E4 N/ I' k. R; e2 ~' z% v5 e" x4 |9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)& D1 `. e" b! B3 q" K; r" I, {
: i, w# q5 q# d- H K7 i第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储) w7 m4 R8 l* G9 [ _ c. s
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23); v) s' M/ s3 u3 t" f
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)6 A( B' g# J/ e$ @) \
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
; H% K9 ?0 [& D% L6 @
; d# R( f( T9 P第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
+ G3 Y' R/ O- D0 ~# Y11-1 AB Test (05:12)
6 ?% o1 Z# m3 Q11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
, z& g, W; v, g- g11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
5 b) B4 |( R) o8 n) ?% q- d11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
* H: O! |1 e- {3 H8 r7 z' _11-5 常用评测指标 (05:37)
y- a0 X/ ]9 c* t2 f; d4 M. `2 j. W" }& j1 X7 U) x+ f
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
- j1 Y, _! O: S( d12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
6 {" w3 _' Z8 t$ t0 g$ Y. _12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)5 e1 c/ ^0 T T: O9 J1 g5 @# K/ U
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
9 \& p9 O+ r7 I/ q3 _" K12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
& N8 ?+ ?/ c% o4 j: p12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
$ }- Z9 r! y# @( b }7 n" x, x: s& O+ N. e# X3 r& d: t
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法 f7 p, B/ }7 ?4 u# `- Y7 K8 r( n( I2 \
13-1 RBM神经网络 (06:02)
. k& a" V t/ v8 D* _) z5 ?13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)0 s& a* J, N3 G! |4 d
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
! G: @( p4 \. S6 K) L/ E% ]4 c1 J( k+ W3 A$ j/ i) N6 r
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
' r+ p. C6 y- ^5 E& g0 e/ ?* v6 B5 h3 C14-1 文本向量化 (09:54)- x- @1 E1 O! J8 D( R
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
% {9 P1 j% b* e0 c& h6 Z14-3 课程总结 (12:01)0 f# F0 `( ]# N$ p8 V
# ^) R, K4 A* }7 `3 v6 H8 S〖下载地址〗+ U$ P' C6 f& I. S' ~* i
: @0 H% n0 _# o: T) g/ @〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
) d% J8 w( W9 Q R' D! f+ N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
( x1 b, S, q& ~! V
|
|
[复制链接]
