. C9 @% p0 ?- I) _7 s2 J; V j; o0 k0 i+ \! N
〖课程介绍〗
0 N3 F. s3 U# b, _( i! j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! G6 G- o' W& |5 i6 H
' f$ v3 s* ?( Y+ g9 ?0 n2 l1 b+ I〖课程目录〗
+ _+ J& }+ \; v8 C! M/ K! \第1章 课程介绍与学习指南 试看6 M l5 A& K2 A* ~" [" M1 }9 O2 p7 d) a1 ^
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
8 m& p3 U& M& j% U" ?7 i# K$ E+ H1-2 怎么更好的使用慕课平台
9 v, E8 w- R: N; H" H G" @# a7 A( Y' q1-3 你真的会问问题吗？! F6 p/ F6 U$ b2 a
( I, M) P$ P7 \第2章 了解推荐系统的生态 试看5 M/ r3 A b7 m* n2 V' z& R
2-1 本章重难点提点+ w; D2 {% j4 `
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
/ V' V1 w4 H) L; M4 _2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)/ ~! s: v! g# X5 s- b9 I/ D
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
. d- `2 x& G$ ] K2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
1 t! Q; w M3 [" J% F) Q8 M* _& L7 v
第3章 给学习算法打基础 试看
- r: r* r' Y D5 x1 F" `8 G0 R3-1 本章重点难点提点. s. t# c+ R* L |; m
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
& c; U6 N9 k$ x2 i: n. E3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
" _/ D' [. e# W# Z. s, g5 x$ v7 E4 L: _! d8 V
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
" }6 E/ `. @4 E" X! _$ k! q4-1 本章重点难点提点6 E1 s. j4 Q c7 U
4-2 本章作业 (04:17)' F: ~6 H5 X8 m4 W0 }
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)( Q3 z2 K& V5 ^5 t
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55), d' C) V5 O8 c \, M
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
; _7 O0 S' ^7 `1 k' |# Z4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)5 ~ r2 D6 h3 p& {
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)5 a3 y7 x$ m/ H5 n5 n- @$ E
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
. |& v& |7 _& v' ~) J! a* k! M7 S# E4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
) `& ~1 x9 l! m4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
* j7 k" k. L3 b8 x2 f, m4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49): b. K! I7 v" h3 u: f' W2 R
4-12 缺失值填充 (24:39)
3 K7 ^8 \. M0 n; A: C& f. ]: J. w* q
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理; ?! @* S* t8 g5 R. Q' {$ _
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
% D% v1 d* d2 [7 W) p, B5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)9 e) J& V' D) I3 z9 v" P
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
& w- Q* c( D, i# G" `- t6 a- ?8 @' Q& U* W
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
+ ~ w `* v- l; `- c" U) o6-1 本章重点难点提点
* w& W/ g9 x, e$ o" H6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)0 b! v" t- h) U Z, F- `# \
6-3 开发环境搭建 (19:13)2 s4 e- b& ^- l6 ~! ~
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
: m3 ~" N+ d4 N/ I" Q5 M6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
9 B, h( n, l$ W# @% U! G, r6 Q2 M; b1 x4 i
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
, l2 ?$ p; S: M4 M7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
8 k" c9 A% V$ F6 w7-2 用户访问页面实现 (11:48)9 {9 T. W2 D. [6 H! x& e; S" U
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
) x- W) R; W$ V7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)+ M0 Q, N3 N& W# J* j+ s
+ J7 S0 X5 u) o- y4 {8 e
第8章 推荐系统搭建——数据层$ K; b0 n& v9 a$ Y6 | N( s
8-1 数据上报（上） (18:07)0 Y) K' o0 }8 H% }* L& I
8-2 数据上报（下） (13:57)# E& Y( ^1 f9 C
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
! m7 ^8 ^2 H9 x3 w/ y- ~8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
! v- e% w$ O( s U8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)1 D" Z, ?- z8 k( C: F/ I2 o, U9 x
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)& O# D* L) o5 f$ T) M1 S9 p: i) G
! `9 N! x7 I5 M$ G8 R
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
0 y; w0 X2 o/ b. q9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)- ^/ V1 d2 f. n) S4 o
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
( Z2 r4 [" j6 L9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
, Y; Q' S% g# j9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
' G* L' g0 I: G* g: Q0 [9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)1 ?0 v$ k( G& f" S) Q
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
) c3 f. O+ O Q( h' k9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)! H) o p# u/ q1 c4 @! `7 D
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)4 V K' q; f3 u) a8 \: h
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)! a0 v4 D# p( B9 N+ h0 w
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
+ Z, k1 \7 [- R9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
3 ?. a9 T" w$ H/ {
7 P2 W4 w: R* d! |0 L5 [6 ^第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储$ ]& T/ V7 C1 c, m
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
O6 q: `; ^+ w4 M, \# L10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)4 q1 b" C5 J8 ]* T3 ^
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)) }* |. J1 a6 I& G; S& o
' E, M) d- L7 ?, J, d( H! n第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块, [/ \. R6 T, h: x3 J& n
11-1 AB Test (05:12)( n3 k: U3 _3 P- u Z R
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)6 n$ {" ]- I5 r" `4 ?1 J, h1 y
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)5 w4 g: A i* s |$ H4 f
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)# B F9 \; a' c& `/ B
11-5 常用评测指标 (05:37)2 M$ i- P2 e5 T' l0 i0 k2 n
' ~& c6 @/ [; U$ s
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
$ u% B+ K, C8 a# i% U! t- `12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)! A+ n* t# O7 ]5 r0 y
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)' `4 I! U5 d# t' d9 ]8 [0 [
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)8 ^1 n! }- k, k* D* q8 ]
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
+ n6 o0 ~ S2 ?3 x2 J12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
q6 }% Z! B3 w, d
7 `3 P& B; V# c) J2 W第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
. ? i5 V+ W5 A6 P% Y9 @ p% x; R2 F13-1 RBM神经网络 (06:02)
" E5 J4 P3 N+ q4 z6 G13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)7 u4 {& V. K5 `: B n7 i2 H* S# u: H
13-3 RNN循环神经网络 (11:34) g; Y: b- l5 U" s- _" p$ V
* h" {; n. B0 H
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
0 y+ N9 F$ _- C2 k ?/ K- D14-1 文本向量化 (09:54): N( t: s9 B W- P3 n
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)4 g) n, ~: q) A+ p" p: D' W
14-3 课程总结 (12:01)1 N' P6 z- K4 f
; g; J8 A: M7 ~/ h4 D7 _
〖下载地址〗
# M$ w' o4 A6 d7 V) i9 t6 P$ L8 ~( b# `0 V* i4 a
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