7 Z) W; ]+ _% S# f# l; A; Z6 s; D# t6 P* i
〖课程介绍〗
" U. I1 ~6 K1 c) ^" Y3 o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。8 T- Q [: U& R8 \+ k
, @8 Z5 G$ Y8 g" V〖课程目录〗
# s Y/ R* F) N3 o* w: F$ Q( N& H第1章 课程介绍与学习指南 试看- H5 v3 v" Y3 i
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看4 U+ s7 n7 v- f* i( J3 V8 m
1-2 怎么更好的使用慕课平台
% z4 _; B, Y1 w! U1-3 你真的会问问题吗？
2 _1 k3 w; C. y' W3 v% E( c- a. ]. t, K1 [) h
第2章 了解推荐系统的生态 试看
8 k3 N. f3 o8 D2 @0 W8 o2-1 本章重难点提点
& N$ X* B8 X& [7 m) L7 e2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
1 S' }" {7 {3 w4 h s9 ~( q2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
2 x) x: R* i7 u, l2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)" ?5 z0 A# K: S
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)! g7 F- x, q; c% i/ f
, _; L; d( K- ~6 i6 G
第3章 给学习算法打基础 试看
# {6 k0 S4 s+ K! o M- O3-1 本章重点难点提点4 H; F3 M0 K" {
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看+ e4 _2 k4 n" h# H
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)7 e$ `7 ]; }- i/ Q- q# y
! [3 o; l3 P5 W7 g2 J
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
1 z' v4 A0 E! [$ ~- B4-1 本章重点难点提点0 k2 m' k# }% F9 V2 [
4-2 本章作业 (04:17)
! d$ y5 B. E4 N! c; w4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)/ G% p5 W# i; ?2 `9 |: q5 `
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
, d2 t+ G# H- d( e& ^4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
, r- @! B, d8 }! G4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)* _8 u$ {4 j$ r
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)3 P; A3 R* x2 v5 [1 Q
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)+ L4 n1 H0 g: D3 L5 N& h8 K3 b
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)' c5 m& C; U/ V+ r
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)/ ]+ M _3 }, A' c% [& e
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)# ~. G p# v" }+ ~
4-12 缺失值填充 (24:39)% E" h; o p! k- r. u+ e1 I P5 {
: k2 L) J! q n; G+ B第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
2 e8 q. o. a4 u2 F- o V0 }7 y; g) |: M0 B5-1 ALS 算法原理 (05:52)1 i# n+ M; M# W' y% y# v2 \
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)5 u) N2 _/ J8 A4 A" Z( X: F
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28); a+ g9 o4 U) G, h7 t
( Z0 r! y& M4 A' x5 X
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建# z' j/ B& j: R$ r: I
6-1 本章重点难点提点- q4 L6 l- `5 g8 R+ m1 e
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
: _: \( ^- ^, q# z6-3 开发环境搭建 (19:13)
- l( n7 r; B) t. ?+ t6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
* k/ O; N; `1 _6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
- C6 d5 h4 E9 |8 }9 N8 R# q' E3 r d+ Y9 \0 [
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块3 p; p/ \6 w% Q( i8 ^7 b d
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
5 Z2 e$ d9 I7 A3 Q8 J: Z7-2 用户访问页面实现 (11:48)/ d$ D$ F a8 F, k! l
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
: r( _& k1 L( W. |7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23) }$ I" C4 l! d, q' W; j
2 P& C5 f& ~1 R第8章 推荐系统搭建——数据层
' Q" O6 D! y8 a1 K# ]$ [8-1 数据上报（上） (18:07)' [+ Y8 y& ]. l5 Y' @& `
8-2 数据上报（下） (13:57)3 `1 }2 ]& c+ W/ L1 w9 g6 t1 Z: Y
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
7 z) c3 C" `" {8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
" B) C X- W1 A5 x8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
8 D! D( G$ k/ {5 P6 x8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
5 D8 a4 a7 c# h6 Y' T/ u: U1 ^' |6 b9 G- p7 }7 m4 O2 M- P
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎/ k. K2 ^; d: \( k1 n9 i. [
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
9 p% a! H/ F2 n; i& t/ X' |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 [6 [3 L5 d1 r
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)8 g9 U1 T3 f' {8 [" X5 P4 P
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
3 R, P+ g0 c$ P/ b0 y2 e; 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)
$ Q9 }: J7 G" O" w9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)3 e. }8 S; o1 e
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
! q l$ h1 x6 n" U9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)4 I v2 S/ G2 \4 V4 Z
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
# v* B& ~: v( O/ y$ M4 D! N9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
% }6 @- D% s$ [/ W8 Y1 D" d9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
7 b9 g1 P, }! u9 P5 X0 L/ O, l6 O9 b' ^. y# A+ c+ j
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
( b0 X( t" q1 a, N' Y10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
5 {5 _" a2 Q: B% ~3 H10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
/ [0 @7 @% H6 i t7 X [# {0 R$ r6 a _10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
* P4 q M U! A% S3 i7 p6 D
/ _6 N% t3 l4 C, j9 d第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块 G. J1 i. ?3 B1 }8 y# b4 |
11-1 AB Test (05:12)$ K3 Q7 c3 d' x( X0 v# t Q
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
# A2 ^3 i2 P Q0 J# B \11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01), n( p% p4 `3 [ A+ t
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57) q8 W2 W' W# `9 h( S( [$ j
11-5 常用评测指标 (05:37); K, ?/ y, r0 |
. V9 s0 ~4 V) n1 F, J* r9 _' r& t
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
# u' l d( r3 n12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
# G1 b2 E8 o$ [: r9 K! z% s12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
( E0 m6 T: B8 X12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
+ |! }7 J" N# A3 M12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
/ G% z( }( I5 d' d) }12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)) \1 Z' D" Z. o) c/ ^3 u; A6 M9 U
, S4 o8 s4 d' }# n6 F
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
p* o8 R. n8 r: b6 |8 y& \13-1 RBM神经网络 (06:02). o, |9 z% X( X; m# G2 I7 u
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)1 R" J- [8 x# \# J$ l
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)/ \ j6 ~& Y4 E! `) f4 n. g9 E/ D# G
- d9 }9 u! A5 Z第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法' b f" Z. A' i+ i: [5 S$ j% N
14-1 文本向量化 (09:54)1 J- \0 |0 H; J6 j" [7 L
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)7 ]( q; o& v- E9 ~, w
14-3 课程总结 (12:01)
& @0 J- E! c: H1 z4 K" H F, l& L9 U1 `( A8 d/ I
〖下载地址〗5 O6 L$ o6 F& S! f3 G& x
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