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1 F) A: V$ T* F5 A6 K! ?〖课程介绍〗
, P ^* n# t0 Y# P9 p; j$ ^8 M* Z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。
$ T. K' ~5 w0 j1 i& D- F
9 [5 W0 b: V) v- o' e3 A' i2 J1 a〖课程目录〗
, S5 n, q& N0 g0 g0 `第1章 课程介绍与学习指南 试看% ^1 Y& Q9 w9 o, d9 W3 i1 m
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看8 P3 ~. a+ J& t) d/ e
1-2 怎么更好的使用慕课平台
% u) T( ^/ h. Q) S3 l; W1-3 你真的会问问题吗？
4 J, \0 `& e, l) a
0 @! x$ U; _- M t6 U1 k第2章 了解推荐系统的生态 试看
( |# q5 C( U6 U) v/ f+ _/ K' \$ c6 C2-1 本章重难点提点- W" A( I& x' T8 d& g& o; V
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
2 I' x7 C( k% _! P, m# |" ?2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
2 E+ {5 J, ~5 ]5 T* u- Z6 J2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)/ e/ y. n/ T- B* o' G; L; i$ s
2-5 推荐系统效果评测 (17:55): E% N; ]2 K6 ]. _" t
) k+ L- Z$ e" H! f第3章 给学习算法打基础 试看
* W. Y* ^) C0 B& j/ f3-1 本章重点难点提点7 c/ _( k- N( B" I# o) S# q
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看* h# }+ E- w! Z
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58): C2 P! e1 _4 X3 o/ g; j
3 J9 Q3 p+ v# O" q3 K) V
第4章 详解协同过滤推荐算法原理7 }/ ?$ l" s% X' F- y# w- o- S
4-1 本章重点难点提点
, o3 P' e! W. w8 W1 J( i4 P4-2 本章作业 (04:17)
2 L- E7 P M( F4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
7 w! V/ s. X! R/ a1 }4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)1 _4 h8 F; J5 r' x/ u$ Q6 i
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)' f. J# A5 ~% W/ R7 R0 i [
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26). X% R) o' M/ B
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)' L* X% I! {) O- s* ~& l! X' D6 P
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
" m8 R, e: B$ j! k) D8 c4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03); m/ S# m8 ^& r6 c' @
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
6 h7 p( a0 A6 W, [# p$ B0 }4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)0 e; _& n; \0 D* @3 b0 X
4-12 缺失值填充 (24:39)
# V1 D- f6 D4 W) ?- B2 S
$ W% M' A) ?7 f3 U+ \1 m* |. H第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
* r* y# r3 H! P0 p5-1 ALS 算法原理 (05:52)
9 s4 ]5 i7 s3 M# n5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
2 Z; q x+ f5 g: T, c/ e b; g m5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)- [7 C G% T. g/ b) y, h% B4 n9 O
& r i5 v- [6 j- `' U7 R9 ^
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建% f; j3 K5 O) Z% u
6-1 本章重点难点提点% C% {! F8 A* P4 M2 y f$ A
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
* B; N; K' p+ F1 ?9 R6 v X6-3 开发环境搭建 (19:13)
$ t7 Y/ W1 t. H" k2 U6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)% X* P* n0 Y6 e9 S5 M% T
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )0 o& X9 t4 o% w, b" M& X* O3 V3 U0 q# y
' d% o' a' s G2 l* |* Z+ r* z& w第7章 推荐系统搭建——UI界面模块% g# t- j9 J# v0 `
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)& Q) n9 c! y% H( u9 w8 w8 n6 \: T4 j
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
7 c: B/ n* x/ G" b0 x7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)' r0 o9 Z: B% h; \ V
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)9 A" P F ^. r. ?! S" \3 z; S
2 \2 ]7 A! m5 q9 q) A9 k; d, g第8章 推荐系统搭建——数据层0 P2 F9 V/ d2 P$ g1 s0 w
8-1 数据上报（上） (18:07)
0 n0 I8 U7 ~ W% z0 W+ |8-2 数据上报（下） (13:57)
- Q. E& f+ m4 r( Q; }- @8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)3 h1 x# q; g2 j* Y2 T
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)9 f- J) W+ v. o
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
) z% s% U) n) K8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)+ ~2 l6 |# J# O5 |$ u+ f. f" d
* ^; ?5 q% g4 E6 t& ?9 J第9章 推荐系统搭建——推荐引擎3 |9 K4 x7 s, d) g
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
6 @- N. P) o( H9 T) G: g9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20); j( s0 G/ _8 T" Z/ l" I/ u
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
, M `9 P( l5 t: q) f1 `9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
1 C0 E1 A+ H- C( W. G9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
" J( a l2 p% F0 H6 Y; s9 r4 {9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
5 h: ]1 ]6 Q7 E% f9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
! X; ?. F& w' S2 r1 I- P e8 A9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)7 B) c+ F$ W# }: i8 }' |8 I& h
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)6 s3 z* D# W% m" K% | _- @
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)$ x/ u1 I" y! d' ~4 i7 P/ K
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
! s* ]9 d5 S9 `1 N5 N% ?- t+ w: T! s( e U& R
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
& \' g4 Y6 m, M1 T* A2 u1 Z' U10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23), H/ P d7 U: E/ Y3 [( R3 p- W
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)5 E( V) V1 i1 e
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
/ n6 p' v y! ~$ G. Y
; w6 e6 v$ \% \% s r第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
7 q# ]: E6 t) t/ Y% I11-1 AB Test (05:12)
' [& w3 I: H0 d' L6 G7 H11-2 AB Test的分流管理 (06:26)$ P/ W3 c- d' b' j
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)0 @ {! T q% O
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)2 V7 M5 d; C* S2 ~
11-5 常用评测指标 (05:37)9 p# D2 R" e. W/ r4 d- c# K9 b% X
, I. ]$ Y6 R9 R) c- c0 c% ^第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法7 H% E1 V b) [
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
: e" m5 j0 m9 l( h12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)( @3 Y- W) D0 X7 U$ L
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)1 Z' f( B( r2 I, T5 H
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)# U+ M- x& K8 C& F) C
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
+ G2 T2 \" j; }* Q& U" _& j* J0 \6 G0 O; P# n6 h- ^# g
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法( P$ G3 \$ i& y! C! X
13-1 RBM神经网络 (06:02)) \$ i3 g: k4 t1 |: e- f+ t
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)" {) s3 y3 [( w9 l" O3 l( U8 O" P
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
5 {3 I7 n! C. C
/ u6 }4 M- {* m% ^8 B2 n第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法5 l0 v) r. c! w! Z! x
14-1 文本向量化 (09:54)3 X# C8 y) U* O2 \ z9 L
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)* N6 P2 o! z5 ?7 x, x
14-3 课程总结 (12:01)
# E0 u1 l/ [1 b6 u. Q0 n" C
" Y. G5 H P4 }* B0 @& u3 A〖下载地址〗- d( e( c) j1 d
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