8 ~8 V/ q- k' U7 s+ z0 I* O
0 B, x! _9 K/ F ^* i3 z$ P〖课程介绍〗: B$ L; N3 _3 P/ h- Y! @. |; k9 N
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。$ @4 Z3 d9 H4 ^ E U
& e4 X! T8 e0 T( V! `! Q〖课程目录〗, Y9 s* a% f) f% r; q. l
第1章 课程介绍与学习指南 试看
, y6 ~7 _7 n |7 D& J% P$ E' ?1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看, ]2 _: C; ^3 b. S9 J
1-2 怎么更好的使用慕课平台- m) N) _: L+ J# u, \( G" S
1-3 你真的会问问题吗？1 D n& ]5 ~4 j0 c$ \& c; ?4 N
2 j" I+ W# D; H. Z+ Q6 x+ }+ T8 ?第2章 了解推荐系统的生态 试看# \+ B) e* U. u4 L: d
2-1 本章重难点提点
' J# p- J# R$ W, U$ A2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看9 l" s; u/ W: j6 X& Z" V" k
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)8 c) D; X, R* ~7 |3 z
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)9 r4 S! w) N& N! K6 a5 v: {" O8 u, |
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)! }4 R. ?0 ?0 l7 G% [( Q$ R/ d
' q2 _: o' W! d2 P, {
第3章 给学习算法打基础 试看/ h: H: b- O* e' D4 O4 Y' z
3-1 本章重点难点提点$ i2 {5 ]0 o# u# {
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看. g" v4 o1 m- ]/ n5 l I8 v
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
/ T) I I8 H! [7 p& O P8 j& p8 d! r
( G v+ g4 W( p+ |4 w' }第4章 详解协同过滤推荐算法原理
% ?+ c1 u: H4 @) C2 H4-1 本章重点难点提点2 r ~; A2 [, Z. D( g. a1 a
4-2 本章作业 (04:17)
0 v( C" d$ Y5 @/ d1 Y- [4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)0 }5 x) T- _. R; H! T7 Q5 ~
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55), w3 q8 `0 ~- t F) f. I( G5 D
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)4 j3 g! T$ D* w
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)+ u4 R, d, M' b) ~
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)3 P% k+ ?, Q P! z; f
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
# I q4 |: n7 ^; ? Q! w$ o4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)1 U5 \) c) y/ q \7 j
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
6 ]) [( l. P/ }4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)' M0 M+ o5 {+ |' B+ k7 t
4-12 缺失值填充 (24:39)
% A; P, Q1 i3 ?7 f( \! M9 j9 z# u/ S( ^
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
" k6 s8 S1 Z9 o5-1 ALS 算法原理 (05:52)
7 k x% v8 m1 X3 B, a* o5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
! y' s5 S! b. v" q8 o" {5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28). s* E1 q5 r. ~$ C; u
; F; X1 i( P) y- h第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建! {; r: U$ w5 {8 L, M* W. k
6-1 本章重点难点提点
* g' K6 [7 p6 h5 F$ y3 z9 T; F6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)+ ~2 T; H; s0 ]/ ?6 e3 N
6-3 开发环境搭建 (19:13)' z* w. M7 [; b0 B. Z
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
1 q7 }1 e8 P2 \) Y) _$ m6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
3 z m7 o4 A1 f6 O9 r
! c( W% `- O4 g/ v第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
3 J2 S& s. V2 U; g8 n8 `3 a5 Q7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
$ Y1 U1 l: |" A6 w w' _, }0 ]7-2 用户访问页面实现 (11:48)
* p2 s9 @1 W+ a& ], o5 x* ~, O7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)4 e% s8 v& ^4 w2 ?
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
3 _1 i( _8 s1 j g& x) n* M* U! z8 w0 X9 ]! p
第8章 推荐系统搭建——数据层, i" Q# s Y. J) p
8-1 数据上报（上） (18:07)
9 f1 Z( W9 h4 u0 \/ K8-2 数据上报（下） (13:57)
* N D+ g! R; h: g4 V8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
/ x) ?0 k8 I% K& c7 o6 }8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
/ T* p9 l7 j: P- ^/ Z3 q5 c# O5 ^8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
& m. _; P6 o; {8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
- N% l( M$ ]- @+ U: ?7 M- B( E4 X" O" Z j/ }* P: |2 s( x0 y
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎" t5 r1 U6 @* n X8 f
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
) ?( U) D6 E- z Q) I9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
5 F; R; j( s+ j& a! j6 K7 B# Y9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
, X) {8 S8 I- z9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
5 z4 f* e* x. M$ L% P; w3 x9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
0 a$ q2 g8 z% z" I6 L$ I: K9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)4 h+ W. _$ @% a) i/ j1 l
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)7 U7 r) Y( h$ i5 ]; s& x
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
8 N1 h9 A) P: V5 m5 O3 J2 q9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)* t8 J/ Y0 J) L0 T c7 T9 W( l
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)! X' r" g9 M5 b+ y: H, n! L
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
: V- _8 X. x1 c+ M
$ F! j# ^: c6 j' H+ o6 i第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
* E; z. t4 b/ d1 c. ?10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)' l- [9 w* o+ ^% N1 Y
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)$ D- C% w: H: v
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)) r" ~: x+ `2 ]
/ o% [3 }! Z; N ~
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块5 S8 `4 _3 j% [/ n1 `* q3 ^
11-1 AB Test (05:12)
* s$ Y& T% r K% z$ r* i11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
, O* z# g; S, e5 }8 |2 r9 \3 D7 x11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
$ F( c' U1 G5 l1 y# _8 p11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57) {! e) a1 t+ E( n( q% x' D- R$ t
11-5 常用评测指标 (05:37)
8 }; V+ P! K. N: ]6 {3 d7 i/ ?9 U" F, p1 R1 i7 n6 R+ u
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法 S) g. _3 L0 p+ A9 G$ ]
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
% n, f! K3 i1 |' e6 z2 }12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
) f! U' u5 Q# i& z/ G12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)/ i# T8 m) ~. _: B) }, ]
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)/ J5 m- }% ~7 q8 d' V8 V! G7 n: Z
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)+ ]+ ^+ }0 r: b1 Z. W ~
' I4 ?# ?: A% z+ T' D9 n d% G, n
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
8 B. v7 U% M& I6 K2 `13-1 RBM神经网络 (06:02)
% ~4 x# |8 H9 E% x8 e3 y, f13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
" J- e. N3 w% h) ]13-3 RNN循环神经网络 (11:34)0 b3 H e: C" `% d& |9 h
! P( v9 A$ Z. u" g v3 E第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法6 O, o* [" M6 z
14-1 文本向量化 (09:54)
1 h! ~/ K! ^: H7 ]9 s* ~6 a7 T14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)+ E4 @9 ~. M, F* @; g8 t
14-3 课程总结 (12:01)/ n0 w8 M- v: r6 g9 i5 P. @
1 ?3 A4 i, N+ X3 ~2 ~
〖下载地址〗, x3 z, R Y2 {/ N8 b( i; J. ]
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