+ ~1 B+ ]. w C0 V' y: q3 \* d
7 R6 x2 T7 Y& M! X: B& f: k9 c4 Y〖课程介绍〗4 e6 L8 S9 r% F& @
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。% ?& u& _0 v0 b; t- K( ^6 J
1 S& C$ @7 Z e: A2 d4 Q〖课程目录〗$ I) C, `3 R' {) Y8 }! f/ L8 C
第1章 课程介绍与学习指南 试看, V( G5 U$ ]+ m Z- x8 I$ r
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看4 b. m) w u9 R3 r) r
1-2 怎么更好的使用慕课平台
, h+ C% ~ G9 Q) x, N; w! t1-3 你真的会问问题吗？* u5 f+ t/ ]. H
* C: |2 t; o9 d0 a
第2章 了解推荐系统的生态 试看
: [1 t% i5 h4 Q) q& M; Q) H& Z2-1 本章重难点提点$ L$ l5 P& ~8 B) Z; L8 a
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
4 L+ I! X+ k0 Y" }7 I) H2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
; i/ a4 b# K" `: C2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
" V5 S/ A/ J5 e4 k5 d: D2-5 推荐系统效果评测 (17:55)2 a4 z: P% d9 W- H/ H7 B2 L- Y
# i2 J4 p% M) D
第3章 给学习算法打基础 试看
1 {4 A) @: R2 Y9 U* O9 B3-1 本章重点难点提点
. T9 [% U! r" T- q0 ?' _; }8 Y3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
- }0 i. E- S$ _: p. Q* n. T3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
4 Y; k: ?/ A' G2 j |* V
: m. u! B# H) X2 ^+ V3 G第4章 详解协同过滤推荐算法原理. m! {9 y( m, e- v" Q5 \5 e
4-1 本章重点难点提点0 @2 e; S: W' n+ S9 l& \5 n7 N
4-2 本章作业 (04:17): v# Z% ?/ h; f+ ~; S- x
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
. f& w& H3 Q9 n6 L: l4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
5 t, z# T6 I& x. }4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
, A' y" w4 i( T% b4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
4 u6 p. R$ E# K4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)+ w) J- i# y) O7 ^7 d$ P
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
% M1 x# r8 y! n6 \4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
4 t( K8 g5 ]% w% r- I0 v4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)- ?9 R6 [: H6 @( w: ~
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)- d+ F- k' W4 h
4-12 缺失值填充 (24:39)
7 A W& W$ P* G. _3 \' V( }% K: T2 W4 w- p _& [) G
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理4 Y" F$ V' `" s x* |
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
5 ~# r' ]" E, |; J5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)& ?/ b7 }7 z) B, k6 s+ v
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
( F+ Q" V0 O- v! H# i) R3 E
! v6 t' ]6 A8 n0 ]第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
' [8 V: Z5 G. d% W7 ^" Q6-1 本章重点难点提点
; q6 n3 L) A1 r" s U+ U6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43), _8 r. f; Z+ @& N" o5 l
6-3 开发环境搭建 (19:13)
- k3 u: T* c( X9 H& R2 C6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
! G9 J, b% |- w* S2 u# _# s# x6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
" O+ g6 L& Q- i e, V9 _# e1 L8 ` |& G4 R' s* R
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块. X' S; ~; U0 I
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)! h" f2 p, t/ n4 T( }
7-2 用户访问页面实现 (11:48)" A/ i; R; x2 K, D
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
+ A5 p$ ~$ Z" n7 c" x$ P- r7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
" e, N9 `8 b/ N, ~ g
* d) K1 ^0 N# y第8章 推荐系统搭建——数据层
" _) \& F$ V) Y$ C8-1 数据上报（上） (18:07)
4 I2 p$ ~1 \" q8-2 数据上报（下） (13:57)
3 d( M5 ^3 x9 `# m% H8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
$ z1 @- j4 u2 @2 v7 W8 q- z- D8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
; F9 l- {+ E; P) |- E8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
7 q L( d& b5 y0 E+ F, Y8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)+ e$ M5 S# v/ F+ Z* k) {
+ m, p3 `3 T) ]2 c- N. L0 {第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
, ?' m4 W5 M( w9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
9 n0 a' O$ r( w& E0 Z9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)" T0 G* C2 Y0 I1 p0 Q
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
" a' E8 @0 \1 |( w+ @) N6 ~' x9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11), y# f& F$ U! d, w6 l6 e: J
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
5 ~/ W/ z* r9 u8 \3 j C9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)- l8 p. a; d, T8 v1 x9 j) @
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)8 l& H! X6 r. x7 p! h& M4 k
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
# H- O7 d1 X, K4 f" E4 T9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
( l% e0 C2 D$ t! U7 G5 W, B9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06); K0 p- e( |) n5 h0 r Z
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)# O {$ g# N% l8 H% `* _- z4 d' o
4 y( J. D* n2 p9 z第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储8 F! ~# I3 h. |* W
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
7 F2 ^; f0 `6 T4 j10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
0 S: H8 ^" e2 q; @) Q: p2 `10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)& f7 D3 a P1 z* C
7 W0 Q6 q3 Z( l4 H5 z: c; t& S
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块& D& }7 q" e3 y: N; c) w8 e
11-1 AB Test (05:12)
9 K2 p0 O# L# S: _: G2 u11-2 AB Test的分流管理 (06:26)7 [- k6 L' W3 O5 K& O. R/ P* s
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
2 J$ _8 b. u& `5 t1 z) B* J, |11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
$ p. S1 [/ T/ p( L7 t" r# e11-5 常用评测指标 (05:37)& X8 G4 r6 L1 n
) u+ _% R; S3 q) Y) V8 x第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
; J r) B3 I. p12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
: U1 O! f7 S0 e% ?6 _12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)$ g- }- f: j( @) v; {4 j; C
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
, I) |4 ?6 L6 n6 m9 z12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)9 v4 k1 O0 T/ I. x5 J
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)9 o3 X9 C, w9 w \3 }
& j* ]5 @& d7 w$ i2 @" U; k/ E* O0 C第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法/ c+ x* W; W u" E% i
13-1 RBM神经网络 (06:02)
, V# F. ~' U+ \( k2 G+ d; p# b13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
2 S' u @2 t* _$ @. P9 u13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
# l. \- e1 O+ s$ F. D' \" x" O# b8 M
* T5 ?9 ?% w9 ^3 w f5 j4 T第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
+ v" j. i3 t* E1 I4 X, N14-1 文本向量化 (09:54)# C' E% _9 \* k l5 C
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)# ]3 F& O# Z9 h4 D N# i
14-3 课程总结 (12:01)
8 Y; [7 W9 \0 `* \7 ^3 @( j
?9 B( @% i% |+ |: Q) Y/ p〖下载地址〗
. ~& D5 [% P- I# X s8 b; {
" B1 Z' |4 _1 t1 L8 t, f% G5 e9 w〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗: b, _5 ^' a: a3 t
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