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4 t) V% u4 I/ I$ N" t+ [+ Z〖课程介绍〗8 `/ ]# h1 s1 E+ _- {, W9 \# 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。
3 u% k6 s5 L, `; A9 q4 y* y- L/ u8 W& j% I7 ?
〖课程目录〗/ z3 S' p; X5 g& F1 u
第1章 课程介绍与学习指南 试看" d" Z% S, A+ q$ |' t2 }
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
) o- A7 z$ N$ o% l& U1 S1-2 怎么更好的使用慕课平台
" b. h" w: t- O1-3 你真的会问问题吗？
% y/ l8 B- O7 H( y0 n
. O3 l4 A% R. d, g2 I第2章 了解推荐系统的生态 试看
+ \- I4 U% R9 ~" [2-1 本章重难点提点: r- C9 A1 E4 B$ S# v2 P8 `' \
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
7 u {# D( |* Q0 A% o7 q, w3 a2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
1 T0 B5 M7 d1 M& \2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)% U/ t$ o5 w, I' b/ A: h; R' |0 X
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
) ]7 {! z5 [5 ?+ S. _5 e9 s
6 I+ D9 p4 w' \* z- W第3章 给学习算法打基础 试看3 Y9 G, g) I+ _2 D1 Q$ C; i
3-1 本章重点难点提点
5 D& x7 B) i" i9 Z5 K3 |3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看+ \( f8 y" w: I6 u) x" n
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58): i1 @" Y2 g4 N2 O! f" n4 |- ]
7 n7 F/ C8 p- Y- s2 W
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
+ I+ _" A0 j) g4-1 本章重点难点提点
$ K5 g/ w0 t3 J4-2 本章作业 (04:17)
& q8 J' Q5 }) M3 O+ Q, n4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)5 \7 ^" k; A" V% \
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
5 r: a, }* n& q5 |3 A# V, i8 h4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
- z; G( x C8 f% D, g5 L4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)( }- q4 u. k& o. f
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)! C7 D3 V' V9 Y8 ` F3 ~+ s2 S3 \
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32). K5 N$ Z; x! H9 Z8 g) s# ~
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
* u7 v( a( r. K" l: y4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
& ~9 s2 t9 k& e$ j4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49) Z3 ^. S1 l( ]4 e# A
4-12 缺失值填充 (24:39)
3 m P% K3 D2 K& Z4 g8 ^$ A1 F' ]1 `1 q ]7 c
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理! u$ ~2 I" W5 H( [* X+ `: ^
5-1 ALS 算法原理 (05:52)% T; ^8 F# Y' C: @8 o' a8 p
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)3 D4 z( k- G: J! E- t& Y" f
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
# h. t( n2 P7 g, @- a: E4 e% w1 z! S8 _5 |
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建' G! ^# t$ w( P& r
6-1 本章重点难点提点
" H8 f# Z) j5 \% O" x' C6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
1 g* j3 C5 a- P+ |6-3 开发环境搭建 (19:13)5 z9 B9 t0 `8 s1 ^+ ^
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
' ]3 Y$ a: A9 ]" `% q/ e1 Z i) C4 t0 e6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
7 _- ]3 k: n5 I5 K# c1 J
6 b/ k2 C( `4 B* j" z6 n4 ?第7章 推荐系统搭建——UI界面模块+ }* L* n1 Q" J& z; c
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)+ c' p7 Y8 q7 N; E7 W$ |, T; S0 o5 t
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
) N* r0 o8 L4 |! A7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24). |6 K9 [ \/ |+ n) g' C0 L6 E) P8 r
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)3 ~! }/ C! v8 }
# S0 `2 ~/ O/ j7 n9 T. ?
第8章 推荐系统搭建——数据层
/ J$ ?+ d {* U: \. T7 s0 g8-1 数据上报（上） (18:07); G3 k, `0 \1 y. z! G+ A
8-2 数据上报（下） (13:57)6 f: [/ J& ~3 e3 T$ q" K' b
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
+ V" B& t, Q% G) e1 l2 y5 N8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)& M" H' p. O5 a9 K9 H) k
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)& q Q" A$ C$ ?* z9 S4 C
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)# X7 F5 K2 m1 S- `
$ {. @' F/ s5 Z) Y' T0 r$ S, b
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
, E3 h" \9 r9 Z4 M9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
h6 n2 t* U! A9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
1 O1 a( P: [6 N4 k" p& P; ~; O9 Y9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
9 P3 ?% H+ A% W$ r9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ Q: P6 M2 I3 n: I* Y% L9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
" Q; [4 A. o- A* ]9 e1 }, K9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
7 |! S: W+ t, y, c/ \5 T& X, l9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)$ A% F& J% ]7 z0 {
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04): B% x2 B) w4 e
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)9 c. C0 J8 ]2 @
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
0 H; M' _0 h; J; W) @9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)1 q$ v/ d8 K0 G" \! K V4 v
' S/ r% h- p' I F: u4 r
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储" u( Z8 f! w# e$ y9 J* U
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)" q# H$ v" A# C: C0 U. u0 ^- s
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
) v2 [/ t5 G+ D10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
; v% ~$ g( k- V9 E
2 m$ A% M9 ^) o4 I- I0 w第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块, a' h- N" f! K. u* n( e
11-1 AB Test (05:12)8 W$ T) ^ T7 X) E3 n
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
9 D4 Q! M. i; g5 J* B11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
* G& L( m; g4 l8 F8 g11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
3 h# K/ ^" x" G; j4 T11-5 常用评测指标 (05:37)5 m5 M1 n4 V9 Q
1 o3 Y6 _. a8 Z& t6 h$ s6 Y% y
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法 Y) t& N9 E, }$ M
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)' o; z) y' h8 f
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)/ Y% }6 \, M4 X
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
/ \. h) ~* f% e" f12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
% Y* n, A1 B) X4 [! c! K12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26); ], V+ B- J' b: v+ ]* ^5 P
8 F b$ ]+ C* y$ Q
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法' y* D9 d3 d8 }* b& p7 E
13-1 RBM神经网络 (06:02)
8 j8 _, X4 I2 M! x6 V' x6 C13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
7 a7 F; k. _% v1 | D13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
1 J0 N' M, r* I3 l9 X8 X7 P6 g( G3 @$ v$ R. h2 o# u
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法9 @7 l! W* d- d" O: w
14-1 文本向量化 (09:54)
& O. y: |: s, b+ M, {14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)$ m* g; S8 V; J$ G/ s' {
14-3 课程总结 (12:01)) k$ c. @3 u3 T# d: o) [
! |& K% o! e: Y+ x0 F2 i9 B) w
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