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# B, L; o% z) M4 n3 G
〖课程介绍〗. \: S5 ]6 | ]/ X8 C0 v- O/ w
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。/ F' l% \' v! @' R: u0 L/ ?7 S S& Q
- d6 u6 J" R# m+ @1 d) Q〖课程目录〗2 F: I; k4 o) |) F: ]1 d3 M
第1章 课程介绍与学习指南 试看
( V$ Q3 v' M; p! N. o) P1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看: y7 Q- D: o5 P0 B% W0 f# h
1-2 怎么更好的使用慕课平台: S4 r" ?5 Q4 `8 m
1-3 你真的会问问题吗？
% j' D Z+ y- F% H
9 D% P# }# i0 l$ ^2 m# \, z& v第2章 了解推荐系统的生态 试看2 P! E7 g& X: V8 Z; C" s
2-1 本章重难点提点
8 Y: F& N2 Y3 Q% Y2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
3 g5 f/ i' {& q2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)4 S: o9 b# s4 m% e
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)* ]7 t% ] z! W4 ^
2-5 推荐系统效果评测 (17:55), f. \/ _8 r, ^- V. x) \8 L8 ^
* U* n) V6 f; k9 ^0 s* }第3章 给学习算法打基础 试看% H* F' F5 L- G
3-1 本章重点难点提点 e) `. r/ s: b7 B' H$ N# i
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看- m; q8 q* x2 W/ c/ r, B
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58): g3 x9 T$ K# A7 y8 p; d
8 \) u" I9 w5 a& ?0 F) R第4章 详解协同过滤推荐算法原理
/ N& L" Q# R& v( O( G: m' Q4-1 本章重点难点提点
' `4 ]" k) A% _! O8 T3 y/ L( ~4-2 本章作业 (04:17)# r3 e& g+ K4 ^0 l! `
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
7 U4 G7 f; E0 C( t% @4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)" }! ?8 I7 Q [ @3 r! F
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)# C' C# L3 e5 }& l$ @5 U" U. M# B
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
" e1 M# C/ C* {+ y4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
) d% \8 t1 P8 C3 M& x" x6 z4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
# @) Q* D, r' w) f4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
' }' _9 {! b H4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
1 Q! X0 |/ O: F4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)8 V& g# W) Y! y7 V- N/ e
4-12 缺失值填充 (24:39)7 E( m' L% m+ ?" h, b2 `
% M$ c* m' M5 V/ Q ?# D, `$ m" F
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理: L: K d' k2 n, c! m6 J
5-1 ALS 算法原理 (05:52)! a" \- U. v/ l; U8 u
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
( P9 C) [, B# E) y5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
/ f+ Y+ W+ S' c# r9 y) Z1 b- Z- z' e& M0 g. d, }6 z
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
6 P9 q/ t I* q6-1 本章重点难点提点; K# W6 p5 K ?4 C# ]; N2 c) j4 u
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
1 X. P! }5 k2 u* C: B5 J6-3 开发环境搭建 (19:13)
0 V' C/ k/ F# G) D8 t/ l' `2 |& A6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
* I' u4 ?5 Q( o6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )5 L- L. V' m; J2 |
& c W! F9 ^+ g4 }
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
; S3 Z4 t! A: [1 H. ^7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)9 M, l' O- }3 E( `" k5 a Y
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
A4 S- k8 t m- x3 \$ n7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)/ ]* }/ `/ a( o) a+ @, L
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)5 Q8 L3 K% S$ ^7 ~8 G
" S* C8 x- U2 |7 D
第8章 推荐系统搭建——数据层
- B" s N: r5 H& V1 M8-1 数据上报（上） (18:07)4 M/ d& k/ [ J7 {
8-2 数据上报（下） (13:57)
3 R# v# P! A8 z# s# ~, z3 `! g6 R8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)4 l, Z# H/ T2 E1 m6 h w" }" Q8 t
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
2 \. W, @! [* m L3 K! k' g; N8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
! F7 V9 K. a% B8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
5 I6 P$ b; B- {7 a( k' ?
2 Q5 a" S$ E9 m7 A9 `' ]第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
" B8 q6 S/ M% o' e3 }: T" J9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
, C% c9 r/ }7 Y6 K. ~9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)* E6 X6 u% z/ h( S& D
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)+ t# \8 x: M, ?6 w
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 r% E) ~" ]1 o9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
4 \3 ^+ @4 d2 l/ O9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
" j$ E* Y# h4 Z9 g+ F' t9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22). u! |. J) Y4 B0 t+ M; [
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)# f# G) `+ z% C6 f5 R# v! J9 V
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
9 j# C# w. j8 ]( `. U9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
3 r5 r0 t2 W2 y5 ]1 b% O9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)4 }1 Z8 D# U4 {! A+ J
0 c; W0 o, m4 l) s, }4 u! x
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
; q% @8 R7 @! ~3 C: e7 R( b, P10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)+ Y9 U8 ?+ K W9 A K, g5 n
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17). Q/ ^! `, d: e" C" T
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)$ w9 \; ?+ I8 L0 C; @1 S1 V, F4 D
/ @$ @3 `( r( \8 X: h
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块! s: @; V5 J) l/ v7 K
11-1 AB Test (05:12)
5 y3 Q3 L+ r1 q9 y) N11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
, R: P# e" I3 Y( \) H11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
# g) r# k' g, n11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
; \/ L; D! X5 {11-5 常用评测指标 (05:37)
2 P$ z; O/ f. R. l
9 s* U5 R% |" W# w第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法3 y4 ~1 Z' p9 T- z/ p6 }
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
& T1 O! J% A. F* ~12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
6 k" o% t0 n2 P0 p! C12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
8 x" |) Q# S6 u12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)% U1 c) M9 x; B' A; B9 B7 d
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
) v r5 n# s( M' T, r; P
' C/ k( v$ ^5 j+ R. f: }1 \, k第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法( N, }7 y* J8 ?4 x- I9 r. {
13-1 RBM神经网络 (06:02)
) c8 C6 @8 A& o" m E) Z9 X* ~13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)* x$ z# \2 ]: N& i+ I+ X
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
3 R) Y- U/ B3 A1 r" t2 W# a9 g- w; j7 w/ P c2 d) A! u
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法) I1 E# u- M& l: u: @0 U7 {" z1 ]
14-1 文本向量化 (09:54)
; c' S( X5 p2 l! A14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
3 N9 Z O% a# A+ W14-3 课程总结 (12:01)+ Q7 x, @8 c# T9 T( w9 V6 G( u
. g7 g6 k+ P( j〖下载地址〗 g- s6 n0 G7 r) F( c$ j1 e, X3 `9 y
3 O$ Q& h4 N n& m& [6 K8 ^ P〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 w) D9 g0 h1 u+ W2 h+ Z5 K7 {
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