: g. d6 G4 h: k3 ~
% ~0 y5 K+ k. @〖课程介绍〗: g" u! C6 t) V f; t
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 }- x6 D2 y+ l+ X- C$ o- }, f, i/ }0 B1 m* G3 d
〖课程目录〗( B1 X: P5 i& _( G
第1章 课程介绍与学习指南 试看
+ ? d6 t/ h a% Q3 A1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
2 j K. b5 A% j* s/ H1-2 怎么更好的使用慕课平台* N+ o: k" _( c/ {
1-3 你真的会问问题吗？7 Y% o7 x0 Z; R6 _4 T7 j" c: A
: L# k% A& T+ C! ^, }7 S& O+ V
第2章 了解推荐系统的生态 试看, X- V6 t; x+ v$ T/ Q2 [- S
2-1 本章重难点提点
; j# \6 H' A! }7 c5 g! |+ V3 N# f2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看) h# R9 _/ y7 }; y9 S: v. O
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
I6 \2 Q; p* L+ p" [9 q/ Q2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
3 |( ]9 s2 {7 V" v! y2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
}% L* X- c1 c8 R m' Z8 {; E) E z0 j$ N1 C1 t+ D" M/ ~
第3章 给学习算法打基础 试看- V) t' M* }( E% O9 G6 ?5 x. M
3-1 本章重点难点提点- J2 ]9 @2 H+ l
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看+ Y- r: P6 f, j+ Y
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
1 W$ g% t/ h) c' g
5 n' e( V& R. y2 c第4章 详解协同过滤推荐算法原理
( t2 s9 B/ ]6 s0 F6 L& C$ _; d4-1 本章重点难点提点
7 \: v% v# x5 a1 T. \* z4-2 本章作业 (04:17)
: M" W0 i* _& x0 m: E4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)8 \8 ]' C( I$ _: ~
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)& U2 D1 z _0 u- ~' x( L g
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)' y3 X j3 A8 E- N2 F3 {, p1 a
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
# y7 _% ^) @) L$ M* ~ D$ n; q4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
7 v ?$ B* p, I0 _: g) R4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
. _/ q4 l- C& N4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
. {7 z, z" B7 p( U5 P5 j" j. E! M4-10 基于模型的协同过滤 (04:49). i# G6 E' R; p. G- }# {& b
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)! c0 d4 y; H4 w3 D! l8 @0 }8 a5 h+ d
4-12 缺失值填充 (24:39)
7 s# L( s! ~6 W5 E1 G7 e- x; |5 V" B1 Y/ V, E
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
2 w" _) l5 m' O5-1 ALS 算法原理 (05:52)6 |3 t5 L, g. m3 K) ?
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
0 z5 g/ t- h$ N. d2 H% Z3 |$ K( G5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
5 m) s& X' n( |7 N6 P' M7 `- H) \$ [# Y: M5 Y
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建0 w* e g6 i7 x- s, k; M
6-1 本章重点难点提点
8 |' X" c3 h6 {& i. G6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)- m6 c& h6 [1 v1 z3 C# z
6-3 开发环境搭建 (19:13) R g7 a+ t5 V w7 [5 G- D
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44): M: @ W* Q, o/ i) }3 i6 V
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
2 r% P4 Q' C. Z$ w; U
2 m, t/ v' ^. a: Z' x8 n+ M第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
0 ]! a! h w' u5 L+ c2 s$ b7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
. E- e+ W% G- C% x) J; Y4 Q7-2 用户访问页面实现 (11:48)
7 `. _1 P/ R0 Z# K5 e5 a, @7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
/ m6 ~$ u5 ^. u! B8 u% y u7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
' n$ _1 \1 b0 u
' D2 B- x2 e3 B9 `# n第8章 推荐系统搭建——数据层4 j3 L: A2 u- E
8-1 数据上报（上） (18:07)
$ K7 r8 l, [/ L0 [4 |: q8-2 数据上报（下） (13:57)
! G$ ^* p' Z0 N4 c0 p8 w1 K3 P0 M8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)$ f4 ]( J. J n1 A& f# a0 i: @
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28). l, Y# y% h/ I+ _) v
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)+ P3 j8 p0 h' u* a# f0 y
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)8 G6 P1 Y+ d8 h
# }: f7 w1 {5 ]3 M3 [ M1 o( ^
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
; y3 s, D' D4 B4 g% @& T9 T" H9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
; P- {7 C4 `8 _' f. U0 a( ?9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
& A: F1 g# D" d9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)8 Q4 S8 V6 h$ C, Y6 j
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
& v& f/ r! X( W' u9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
) c+ H/ S8 _0 ~- k" X: y2 B. |+ v9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)6 ^0 S* @7 R% R" o+ T4 Q
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
6 z8 y6 _& G) d3 A/ e7 O7 [9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
1 d4 x1 M* z! |8 e9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
" N9 u) _) U) f2 H8 r- Z( }8 z" K9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
* W+ _% i; N" D5 r4 s8 i* N' R9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
& P, N& i6 G6 @2 I2 \& \$ n1 g
' a7 u( M) a# A R) f第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ \) O3 {* N' P
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)+ {: k2 ], q n$ f- _) I0 K
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
6 x9 f l" d, J' I* W10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
0 @5 I, T4 d( ~% U0 c# a7 K, `4 P9 n. K5 Z
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块) \" H% X! i& e$ p+ {; \& V
11-1 AB Test (05:12)" j" Q5 w, p& x) L. v- d: g5 l6 b
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
& O0 E% b& a9 {* X O11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
9 H: a* `" {( f11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57), |* V* d" w' i' T2 Y( h( T
11-5 常用评测指标 (05:37)5 B3 k6 E/ u. g, r- [7 O/ u
9 @# K) X& q! a. x
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
! r# i3 N% q+ P; L6 `4 w: w12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17). B: q9 W& h2 I& Y# E7 E$ X
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
" z2 n7 t" m- s. k O5 B12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
2 |' i' a1 F- R% i" Y12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)9 }4 s/ q* ]7 _4 v/ |: {+ r4 @+ v% d5 x
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26); P: T" M# U( b" z! Q; E
/ C( l) g! F. K z" N v第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法" B2 m' l( m1 D3 k+ E. v1 }
13-1 RBM神经网络 (06:02)9 t) m1 W5 e- `
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
- p% Y; U6 w3 o+ @% J13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
5 ~- {; O% h' l1 M. T* V& r# K4 S
% I* O% Q$ A* Q. R. q3 n% H第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法! T+ d- k7 N" d: n, [4 y9 i
14-1 文本向量化 (09:54)
) g/ ~$ i" H, I$ z14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)' d, ~: I! T1 p3 W
14-3 课程总结 (12:01)5 t9 `4 d5 X6 j9 ]2 O3 d
( L+ d5 c; I3 U7 Y
〖下载地址〗3 R* y- a1 |8 l6 u' g I( S3 j
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