- J2 u0 _5 A7 l, }' }( u$ c7 V8 N
; t1 g6 K( ^, C( V
〖课程介绍〗
- D Z" @6 M8 U; h, Q- f' E: e3 T1 H: C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。2 t6 J3 p$ A. t5 ]9 M+ w. M
9 t4 N$ M7 F7 Y3 n/ z! K& Z$ v& f〖课程目录〗
& e I! I, z4 r# r, T+ s第1章 课程介绍与学习指南 试看
$ [0 b" O& L U( M2 @) y8 U- l1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
0 V# N- S+ l1 X5 i1-2 怎么更好的使用慕课平台- ^9 t; s/ J$ y
1-3 你真的会问问题吗？
# |) J; l: s4 x$ y0 E5 h3 j+ `( O0 I$ r8 E8 Z
第2章 了解推荐系统的生态 试看1 J/ F. v& D- j, q" o& X n
2-1 本章重难点提点3 F3 I% c6 i ?
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
+ ]% k1 `1 e0 j% N" D, W; r2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)! }5 s) j/ b7 ~0 D$ A& p& o
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05). ^2 C0 c1 _5 {3 s6 X) `
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
) \- x% A% f) u& ?' D1 Y
2 k8 ~+ V2 K, ?# y. y, h' Z第3章 给学习算法打基础 试看
/ f# h6 Q- o) U" v3-1 本章重点难点提点
& R' Y, w" o# T! l4 F3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
: \ q) R( @. z) F) _+ E3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)+ Y; I5 Q5 n/ O D+ y
+ O- R/ b& c2 h1 G: V, n第4章 详解协同过滤推荐算法原理* Q; T/ R0 {4 O$ s4 B
4-1 本章重点难点提点+ d1 ?: M! m3 G, T% p
4-2 本章作业 (04:17)% b: x: j `1 P( Q) p
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
( J4 ~% v+ d, ~, @& d4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55); A k$ V% l: O2 l2 W' x8 {
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)3 K& S9 m' O! i& s6 Q
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)/ z4 h" ~3 F {, u* y7 [( t
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
/ J# {! J; {0 p% T( w6 K# n4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)0 v3 P* ^/ K0 M2 ]6 i, Y1 s
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
|" z0 y- Q6 `0 E G4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)& E' f- W4 r0 ^! r6 Y3 @( V7 H$ [8 p3 M
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)2 F9 r0 ?% U0 [3 B1 t2 S, S5 D
4-12 缺失值填充 (24:39)
5 ~! _/ S0 Q! L8 y: W6 ?: X# D6 q/ Z& ^1 ^7 ?$ L
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理, l! d9 \' ?& d# b8 {
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
( R, g5 ^8 m' ]/ {- E8 f5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
/ J7 C1 C/ }6 w8 ]- k5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)/ B& L! A7 H7 Y# \- j) C8 l8 M
1 R5 j6 D- o/ e/ r% t; B
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
: B9 Y, k0 N4 {; Z H6-1 本章重点难点提点
1 z0 \' T/ Y y& b4 ]6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)2 o+ D$ S H: C& `, Y! l1 m
6-3 开发环境搭建 (19:13)
6 _" s$ W1 P5 Q. _! m! ~$ J* \) j6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
2 L$ k" K2 [0 F5 i. w7 U2 W6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )3 \ Y* T: }9 j2 h, Z9 `
. F |" d3 W1 y! O, Z* U5 M. U第7章 推荐系统搭建——UI界面模块$ v+ e" s) E5 Z* m$ j3 K
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)" `& m& c" a) x; N
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
8 d J0 h7 C( ~+ A7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24). u/ R' L' ?' K( X0 T+ k/ E |
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
) C# B3 k o! H; e2 r+ U) S* ]- y8 x9 _% _) `
第8章 推荐系统搭建——数据层
: I* e: k% @% S5 ?8-1 数据上报（上） (18:07)+ c. w+ e" w! E R8 c: _
8-2 数据上报（下） (13:57)( _7 q5 G& |+ d
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
2 ?7 `2 k) G, o0 H8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
6 \ A, `5 i/ P7 Q/ D1 n+ K8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
+ \0 J" t9 v% O8 U5 t! R: P8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
- y+ }$ I2 \3 w! H% z8 r( t6 n
1 L8 ]$ X, w- P' d0 B- J8 o3 L第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
- l% {0 U& I; m: i" E# z9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)6 c8 _& T' M6 ?4 v# h$ i
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)- Q4 O0 j0 F( I
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
/ h; W8 a6 z- u+ S9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11). u! k) E5 ?! l* {/ z
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
4 t9 S* C* e: a& V! U9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
( Q- ?0 [% u7 A- O3 `9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)8 e. W- p; `! g( G. x- {) G" @. C
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)0 k9 D0 Y$ P, {4 ]* f' e
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)6 K2 e0 K4 I/ C0 G8 x/ `
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)8 d! ~& o2 i1 S
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
0 z, n8 E h' J# r: T" m
) Y. c) D" I. c5 [) }第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储8 ~' A2 C9 ]7 m% P
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
- \3 I( k2 U9 W10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
- Q" ~+ c: h; ?" Y10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
2 r" `1 R1 U' A% O+ G
3 I, [' H+ d# r第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块& b- @# c1 T+ }" z
11-1 AB Test (05:12)
1 x1 r2 p T# e11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
( X5 C$ U2 M0 z5 E5 u& c11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)2 d0 F7 c) k7 ^5 I" W, a
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
6 U4 H) c3 y4 m- p' H/ g11-5 常用评测指标 (05:37)
8 Z9 P& A! v. d; f
/ W( ~ t" F& M9 M. `第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
+ a' Q. E! d @+ X12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)& x9 b9 X7 r5 A7 j1 y- h
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
# {; w9 d5 k& \; f! y) N: b12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)7 j% N& A7 _4 t ]& }3 w/ @9 F
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
# f( {, c1 n# {) Q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
" p, s0 m E" x1 i
, |& _) T e6 \! C5 z3 d第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
2 G' I5 D) a7 [+ Q3 Y0 R13-1 RBM神经网络 (06:02)3 T, u% C1 u5 Z1 A. A( E
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
: O2 O6 b; `# O9 Z13-3 RNN循环神经网络 (11:34)9 i! Y$ o* y. { k$ Q
* o- }4 H2 K' P3 l
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法* h- V& C m/ z
14-1 文本向量化 (09:54)
, J' b/ P# B- S ~$ t14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
) i+ ?$ p( o$ O+ J1 B0 e14-3 课程总结 (12:01); R! W6 A- j9 Q. f7 W
- x. ], A( E, E* L; j( X* ]〖下载地址〗; O: E9 L; m9 b9 h
+ v. @: M0 y4 A, u' A) H- b9 y1 d5 ^〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 B# W2 K1 S' l% P7 j: B
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