" T/ E( P! m: j. r& W3 v _* c: [/ n$ w9 Q1 y, p, g8 l
〖课程介绍〗# j# M. Z b0 d
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。$ m( m7 G# t5 j5 H, s' U; t
* ~8 l; y2 P% U- v- h
〖课程目录〗
, V8 q) i! R% E# n. w第1章 课程介绍与学习指南 试看/ j3 X. ^9 ]( z0 t* r$ z3 J% |3 G8 T
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
8 c! y+ H* Y) Z$ g2 \1-2 怎么更好的使用慕课平台
, e3 S1 M: j& t) V4 [; C1-3 你真的会问问题吗？
8 B# p4 Q' n( K. s7 m; q6 I- J
) M4 s$ C, Z% @6 R第2章 了解推荐系统的生态 试看
# L& V; b( X# D0 o* v" d2-1 本章重难点提点! E; p6 Q3 ]+ e# F1 l
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
% x0 j- H/ i6 v0 m2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)+ C, u" _1 G: n6 D& h- }0 v
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
& V( s. B- ~( x' w7 f' b2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
3 m9 ^& |9 v9 C" B' ^ p6 f! {6 C1 ^, v ]3 l& n- L
第3章 给学习算法打基础 试看
6 Z8 R2 T" G v& @' m3 S3-1 本章重点难点提点" c# z% F6 ?0 U" X* I* ]% a7 L
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看7 d/ S: J2 b* n- C7 Q s) c: R% W
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)5 g. R* G, C( V! J/ C
! P# M! a) q, f
第4章 详解协同过滤推荐算法原理3 W7 N% I, t: h9 U: D
4-1 本章重点难点提点
) F* j5 J/ g' s$ ]' Y7 K4-2 本章作业 (04:17)
( v1 v r1 Y' E5 C+ f& O9 J( O4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
7 J9 n3 n- q! T3 F& N5 K. g: l+ W4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)' H. ^* g( y) n) |% _. ?! z
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)' W- I# Z m' J2 D, E- F- n* ]
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
- f" `0 Z9 J. X+ m' G7 {* \4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
2 _5 K5 S$ X# I; o: ~" C( j% K0 r2 p4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32); a/ x0 B! M$ Z* c" l! S u/ C
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
1 ^5 E) L5 o2 k0 y7 Y8 M4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
0 x2 e: x$ M7 z" _4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)5 Q$ N2 m. t. i, {# n [8 [
4-12 缺失值填充 (24:39)' h- I' u, F2 w T
: T" ?! J7 S' s8 O1 y第5章 Spark内置推荐算法ALS原理2 ?/ ~! [, c1 T
5-1 ALS 算法原理 (05:52)/ \# S; m8 P! @
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
3 e& |3 \$ E$ c2 F6 P8 d' x- L4 v5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)" s* p# m5 o5 N8 \ w
& s: \2 R: H% k; k4 z2 o( `第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建9 Q& p2 i! u5 A5 b! n! T
6-1 本章重点难点提点
1 v9 v9 o% V" \5 n6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
9 j2 b0 m6 V$ O/ C' k& z& Z6-3 开发环境搭建 (19:13)9 Y% O3 T' r i
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
4 k$ \* m q% y: D4 I" h' a4 C+ V6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )& u- e# W2 N. s' l7 U6 Q
1 p% P4 m; X/ [- `( f. c5 W+ }9 P第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
+ R1 y9 D. ^; A7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)2 i7 T& S1 | ]
7-2 用户访问页面实现 (11:48)) E5 o% f' c, o
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)* X0 t; d( m' s
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)" A5 E& s" b |" W: m
" f9 T0 M5 o; Q0 l+ j! Q i第8章 推荐系统搭建——数据层# h2 }1 `8 d' O+ X
8-1 数据上报（上） (18:07)
' U7 s0 H' S8 Y4 b8-2 数据上报（下） (13:57)* V5 l% a3 j& X+ F! r9 K5 d
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13) e7 w( l* { ~4 d+ z" p; \- w; y& N
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)/ x# B% L6 N3 ~, z' m1 B
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
5 H# g5 G j! X5 W5 n8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)' R$ u" u+ L @) @
" }; e+ A' t) t
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎9 f0 \' t# ^. e4 u- f
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
/ u2 D3 O& z# g( Z0 I9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
; Q+ s3 Q& T8 h$ R) {. _1 _9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57) y9 X" T, g2 ?/ [2 H7 t
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)9 ^) n8 V1 t( E6 Y. ?
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)/ d* p; A+ D# i) B
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
3 j) u7 P2 t; @4 I( F9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
1 v* M6 [# K' G, y, d+ X9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)! @7 a5 z) m. M( \
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)# z1 t4 |: q# g
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
$ l* ~6 N$ a2 T0 b% b1 O( j1 |* N9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07), H) M, l6 j+ I+ c5 o
- Q1 e+ ~$ i5 e4 e第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
+ T6 h: b; j0 S0 L0 }9 O$ j) w( S10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
5 d' k9 }+ \+ ~1 d4 T10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
P F/ |: o* a" h10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)9 E6 S2 n) y* B) M) }( w
) K1 d3 [5 r9 T6 c1 C
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
9 M" p. f, m! ?- T& T11-1 AB Test (05:12)
; I4 u4 Z e$ o+ a3 c3 U+ a/ G5 ^11-2 AB Test的分流管理 (06:26)) y+ v1 p( z, w" a; R
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01), X7 c: ? l8 H4 z' z
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)- \3 I0 p4 e+ P: M4 D
11-5 常用评测指标 (05:37)
8 {% K7 n, V) B# m7 \. a' A, B1 j
5 K9 l1 v9 \8 m( w第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
! {3 i# n( U; z12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
0 a( a& n7 z' X0 c1 d12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)' C( w# F. m( N# n
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
1 \5 \! l F; Q$ `. M8 _12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09): f6 t5 T) A) T
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
* w' A8 F+ p4 [$ p5 i4 R/ i2 ]) p) }/ r4 Z; W: b5 R' R
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法+ X' h9 U' X9 E# O6 C `
13-1 RBM神经网络 (06:02)
2 m' Q0 N, z4 H: l% l% I13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
$ i# Q6 x0 d, Q; i$ p. o- k* }13-3 RNN循环神经网络 (11:34)$ ^/ p. O- }, a Y+ a9 k+ G5 T
* \: P+ D! `% S% |8 c$ k- f$ B
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
^* x5 \. T- [. K14-1 文本向量化 (09:54), n. i0 {0 N3 g. b5 P
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)- c3 e* M+ _0 J4 F( r* y
14-3 课程总结 (12:01): j" ~4 V& _0 C$ X9 W" H
( u2 L- j: G$ D. o" S〖下载地址〗: W) r6 a, e- j- W3 ~# z! v
1 F$ p! L+ V ?' d l$ l. D& z
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