6 j* h( {0 c" S, u
- n) P* |8 `' Y0 K+ A/ f4 k& f9 A〖课程介绍〗
3 U/ ?, y$ F# A& K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 j ^! _9 V4 x" y
0 Q* ]3 q# n/ `$ @- t2 w- K. s
〖课程目录〗9 f" _- s7 i( u7 o8 T8 g( q
第1章 课程介绍与学习指南 试看1 T: x" F3 E$ T& T! p: u0 h8 H/ S
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看- a8 I; W4 C4 `/ e; x7 x( j
1-2 怎么更好的使用慕课平台 d$ T+ j4 o* C6 o" ^" C
1-3 你真的会问问题吗？
/ d- C- D& p/ ^
9 F9 Z$ l- Q" S! w& R1 b3 R第2章 了解推荐系统的生态 试看
8 N& s) ?4 \- t( U2-1 本章重难点提点8 D% y3 O9 o8 P6 s' Z& T
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
7 Q' M; @9 p3 g! M, x2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
3 O1 p+ B4 I# P2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)( \0 U2 C" m; e7 m
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)' r5 }3 }8 u3 K- X/ ~' V
# S" X9 \# R6 J4 p" C* y, _& E- I! J第3章 给学习算法打基础 试看0 n% N2 W/ a- G" ?! D, W
3-1 本章重点难点提点( C& k2 ^4 u; v7 g0 L
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看, `: \) i r. j- w, X
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58). ^+ T4 ]* a8 R- P v% J2 ]
/ p- x: R7 @; q7 V& g3 m! b& u
第4章 详解协同过滤推荐算法原理 ]% p5 A8 \; [% P3 a. B' M
4-1 本章重点难点提点
( X1 D( v3 X" O. e- S4-2 本章作业 (04:17)
4 W+ P& t. p4 v% [2 d4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
% n% ^+ {6 w) p c0 M! K4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55); I" d- q# q2 B2 ]8 L# B
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09), M9 t8 ~# N0 P- J1 @. G/ `
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
8 A5 H0 b% r7 n5 q6 S0 H4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)* }7 t+ c2 v( F" ]1 J4 l
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32). i3 Y9 K% O8 W: f5 w
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
8 N* n% e4 o- U3 A7 y. u2 m. N4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)$ b2 }+ m3 ]2 y
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
$ `8 ?; n$ T$ W, s4-12 缺失值填充 (24:39); W, c9 s* J; j5 i. [
4 V, x* I/ p) h# y) a
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
, h+ g( p% B% J# K7 U$ h; P1 M5-1 ALS 算法原理 (05:52)# C4 Q+ @. C H4 W
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)+ n4 J+ J6 q4 A2 C. E1 Z# L
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
8 U1 l& Y* O6 i4 J- \9 S/ f
1 h4 u" ~6 i; z3 ]第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
# ], Z8 ^- Z3 k h# b' t7 c y6-1 本章重点难点提点
9 T/ A, O! Y7 X6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43), a, o& d! Y; h% C1 {
6-3 开发环境搭建 (19:13)4 ], t: ~( ^2 [" h+ I) b$ ^7 o
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)/ S5 Q8 k% ?& D+ F' t! {2 |! e
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )4 r( R: x* I5 i6 O( l# J% o, Q6 _
* b' s! q& z6 f2 v/ u& b第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
# z9 L# V- p& U: ]8 u! N3 W7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)# H/ p9 T; ?& H# y8 o
7-2 用户访问页面实现 (11:48)3 U2 {( {6 g4 b3 o# y
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
8 z8 v [8 t0 E% x; M% y7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)$ ]! ]) O* }, ~7 \ s4 S" e5 F
( `1 @$ z! ~3 k第8章 推荐系统搭建——数据层% U7 r B2 f/ x" D6 W9 g) \' ^
8-1 数据上报（上） (18:07)
# o, _1 z" J' u. Z$ ~8-2 数据上报（下） (13:57)
. R4 _# j$ Z O/ K/ [8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13); I3 W+ ~% {. V& t3 m1 ^1 u
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
. v' Q, A% {& }% D: x8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)7 _$ i) i4 f+ B" g! O8 Q- {; q) }
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)' ?7 @% f- c2 g7 N% V
& t/ u; ^1 Y' F- p0 m& S% T
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
- L3 |; f( M( }$ ?9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
- p. W5 A3 f+ g/ {0 ~% k! W9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)5 z3 e. Q6 `1 X, y F* A
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
/ B2 i6 t9 c/ O9 c9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
* `. N2 G0 E: {. n+ b6 U3 j9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)7 \4 N* K7 W8 g( A
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
1 o$ J$ t8 ]- t; U% P# h9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)+ ~; j/ d9 w* O
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
4 F* Y0 L" G2 M9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33); m* f/ {; {, X6 M. b' ~
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)* l" |$ N4 M8 i9 C. q
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)2 d5 z/ Z+ f3 |) X
" e! Z! C9 c6 e& w! G5 o1 B& P
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储0 s8 y2 S9 g9 a d7 Q- }/ S Q: }8 D
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)+ _6 [1 V O: C4 m+ C. t
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)5 D& t' F* ]3 `" q2 ^
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43). s" F+ j3 R9 [7 r' {/ h9 w" }0 d
8 x( \( P! g7 X
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
, s) |. K0 w$ `5 {11-1 AB Test (05:12)
2 ]7 s+ k1 z8 @11-2 AB Test的分流管理 (06:26)8 Y4 e* @: y- }
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
& }8 P; t0 T3 X. O5 J11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
4 E- Z5 y- X$ z# h4 ~11-5 常用评测指标 (05:37)
- p, I1 b4 P$ Z, e
# K, P* h: R9 \1 \* X* Z2 J8 l. \第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
7 J9 b9 w# K/ m12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
. |& u" B1 X5 P3 B12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
! C4 v" B7 H) s1 {& O+ j5 D1 ]1 T12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
6 X! e( _$ B8 i0 X+ q12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)7 l1 O3 ^, h* z: J
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
7 K( \2 u: g9 y; C- X' [- w8 ]( i: H$ s( e
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法7 @0 g5 d. x# |+ A" ]
13-1 RBM神经网络 (06:02)0 ?. f: D" G/ _ L% X8 U
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
: \- @" e0 i9 I7 Q4 i( {13-3 RNN循环神经网络 (11:34)+ `/ x1 P& C, @0 U% i; J
4 T" f9 b% M, P第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法" r6 f- i" ~: [/ }6 g' \' q
14-1 文本向量化 (09:54)1 X( Y m$ y2 A& w7 @$ X; s2 U
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
* P3 v! Q' I' P7 |* Y% t14-3 课程总结 (12:01)
1 J- Q4 {6 U- J4 M+ F4 O2 r" Q" m2 a/ i5 a) i
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