8 f3 }2 A" P, R# u! D3 N
2 x8 v& c+ R7 w0 ?& l3 C4 U. _〖课程介绍〗1 l- R$ @" I' R
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。
3 I) Y* G3 u; K
; J! b d/ ~5 l) m- s〖课程目录〗
) z0 F+ E. g4 P i5 `* p3 E' T& S第1章 课程介绍与学习指南 试看
' B+ u. `) U/ M$ w* h |1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看4 g1 R2 ~& z+ K
1-2 怎么更好的使用慕课平台
, v" D# u+ h' C5 h) z1-3 你真的会问问题吗？9 @8 z8 z: d; A, V2 i
4 a; N9 X2 Q% B1 j; s! M
第2章 了解推荐系统的生态 试看7 h% k# Z0 p7 U7 X$ y6 F6 a
2-1 本章重难点提点8 r, r3 N4 [% J* ^" M9 ?' J
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
6 ]% r' ?7 ]! p2 G* B, V2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)3 M/ j% E$ e0 W, r" o3 s1 r
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05). T" s5 `" b ?& \
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)( N- Z. P2 F' d1 X5 e; a+ w0 W
+ P5 I1 w$ t2 e u第3章 给学习算法打基础 试看7 p Y% r$ R/ T3 i! I
3-1 本章重点难点提点
+ g' p: v5 A0 X- F+ I( Q3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看2 E+ V5 x# j( Q- b
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
+ Z. a6 W1 J" d3 B# x5 S7 h; X8 L' z3 ^: V/ Q$ U1 X# Y9 Q
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
5 L: p; T" G$ p( M# m4-1 本章重点难点提点
5 O- T5 R( E7 E% i8 }" A4-2 本章作业 (04:17)- G+ A& I, A. p, F/ {! x
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
( u; m5 n/ `4 s7 f; t4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)1 c; ]& t4 i% [7 [+ q0 Q7 ?
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)3 `$ o& u% C a" o6 o# U/ P
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)& V$ ~% y2 ]; _- M2 w3 g
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)* l$ b( m0 o" m/ V7 L! |5 }, A
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
" ]: z* v, k+ W9 N1 `4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03). [1 x' N" M! @! {7 a' E
4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
6 i3 t: ^% t/ V" r4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)3 |: Z% t' E# x+ Q: G$ U
4-12 缺失值填充 (24:39). r# z! W2 X+ S& R! C5 {* w; J
4 R* [2 h# F; B# N. k# E第5章 Spark内置推荐算法ALS原理. c$ t8 b6 U/ K: L y
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
5 |3 H( D/ q' w; P0 ^( N5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
0 @- N: r7 z; n5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28) k- u2 K \/ T) ]" S
4 S6 K3 q6 w0 m1 U5 J- Q
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
3 o( q( ]3 A. y6-1 本章重点难点提点6 r( `: [7 x0 U. H* o1 g* o5 p
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
1 S8 a8 U0 J/ B ]; p6 i" T6-3 开发环境搭建 (19:13)6 z6 b6 \" R- y+ P9 `7 L5 w
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
* m O2 Q2 j' V8 e: j& W" P6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
; Y4 C& p5 V* y0 V
e3 u% a3 N. S+ X5 s- w. k* x9 K第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
% v( W0 M. J0 \7 N7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
+ K7 B3 ?6 v: b( V1 ]& F5 K7-2 用户访问页面实现 (11:48)/ q. h7 R6 l& x+ f- @- y
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)5 R F) t8 M" p* f
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)! L5 t$ w3 Q" q" T6 S, c
* ~. ^( u' T3 Y. y/ J8 H第8章 推荐系统搭建——数据层
6 E& O, d. F$ J* C+ z6 R8 Z8-1 数据上报（上） (18:07): j, R9 G7 C2 W% r4 [) q
8-2 数据上报（下） (13:57)
8 p/ m6 X9 `* |% i/ Q8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)4 V" [) A7 R/ y8 c$ F
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
) h' A* ]& V) u( Y0 ~+ Y- S5 ]8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)- x* ~- b9 m; r1 V. L
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
3 B" [5 z* P# Q7 B3 m3 {) _8 V$ _7 ~* B2 n m7 t
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎8 f9 Y% L& f( E _0 C/ Y! ^
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
# n5 Q6 o: o, W, A8 }: l; J9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)( j( [/ J0 c: J; {3 E& @' K! w1 t
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
/ {: ?' ?9 H1 v, M! L9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
! [3 F2 W/ W f4 C: G1 @3 f' Q9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)0 t1 ^' `4 W4 w3 G
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
5 b; f" S3 K2 ]- r2 i+ T! D& y9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22) y, k2 x2 k% g9 a+ G6 j: X0 E* F6 r6 j
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)7 I$ O, L8 T( ]$ {' Q
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
7 @: x- n, M+ J" W' ?, ^9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)6 W% N* @" ~6 |4 a1 ~0 A2 U
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
# m5 s; N7 x( c+ z" h* E& o# }/ a5 K, P& `# Y& o) o4 G# _
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
3 }: K1 f, P: R+ A7 x* ^10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)( e4 c, V8 Z7 A* G3 L
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
( t% n4 z# ~9 a8 y! [( w: f10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)9 h" A- e/ @8 O5 s
% H8 ]+ {* ?$ f6 f第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
, F: K0 ]3 L* [( }- O8 `+ H) H11-1 AB Test (05:12)3 R/ }) I' S* m- E
11-2 AB Test的分流管理 (06:26). V* R' z; Y7 c E+ S6 K
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)6 l k1 l- X, F+ C5 U
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
% _5 R9 F: E7 _; B% l11-5 常用评测指标 (05:37)) {0 \ ]& C' Y: I/ I' G
* W+ o6 G8 s$ w7 j( |第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法# O! s) S4 [5 d' a$ b% K0 P- u
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)6 o* h9 }' j* N. ~" ]! q
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
/ L) e0 M. j3 j: e- C$ I4 ^% d5 m( H12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)3 F+ Z7 B/ n! |$ ?1 F6 ~7 A
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)2 d* n, |3 C' p5 P
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
, j; ^; p( F4 z1 D7 ?
: G/ Y' \9 N4 J; \( r8 y第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
! x) Q4 w' a* k; {2 C13-1 RBM神经网络 (06:02)
! ~5 ^& E; |. Z, A9 L' M& g13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)) Z1 ^' r- J/ @; u7 l8 d/ w* U( j; Y6 N
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
e; N8 f. K0 Z: D5 _/ r1 K
0 O( s( T+ c3 H第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法1 [$ y7 S/ G) ]+ P4 n6 p
14-1 文本向量化 (09:54)
2 }. [' M% A9 o# `5 h: [14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
3 O1 g" O5 e w4 U3 z14-3 课程总结 (12:01)& B+ ~5 m0 Q1 x# f6 b' ^: S& X! ]
Y6 J$ Z$ b' |2 D# _, T" q, Y2 p+ \
〖下载地址〗5 r+ g, ], h9 v! ~0 J! u% _1 F5 U( n/ R) }
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