8 ]* B4 J( C, I& E* G7 R9 W+ s5 Z* I: c- [, w5 S$ f
〖课程介绍〗( {2 \4 O ^% ~, a( f0 C+ `% u
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。
$ e- A. z; n3 W$ k1 G' l2 u; z' F
〖课程目录〗
b. Z1 E3 r" V* f第1章 课程介绍与学习指南 试看
: U& U4 q, ^ @4 t1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
+ g1 K- a$ `+ {( H ]# t1-2 怎么更好的使用慕课平台
4 q/ {) `8 l( h( Y1-3 你真的会问问题吗？
& u& o0 f9 [6 Y) D
7 X' v3 [" H3 Z9 |7 S: a) R第2章 了解推荐系统的生态 试看
: l6 r/ p" B* i: W( j T$ A1 \- m; v2-1 本章重难点提点3 S; A$ G+ l& N& B# B
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看7 j( f* F% ?; N; v
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
5 h% {( l% T) r2 z; l2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)5 Q' ?: g1 s m$ u m* U
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
; t. G" k3 e- o# P: ?6 T H+ q. t$ c( y, I' c' C; A' m/ e
第3章 给学习算法打基础 试看; d( A; z: Y/ [! e
3-1 本章重点难点提点
; j$ G0 w, S c8 y3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
9 H# u' D8 H9 ]) [( G3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)1 k+ M3 ?7 E+ C E2 L. u
6 ^9 e {( `) e. ?0 s, v
第4章 详解协同过滤推荐算法原理
y7 Z# ` T: N {6 J i; G4-1 本章重点难点提点
2 k5 c8 B4 M E$ A' y7 H" C4-2 本章作业 (04:17)- u- J$ u: m4 {% m, u F
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)4 @! P$ N* x w4 `
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
: s6 |0 x% t0 p. _) O( G# d7 V8 n4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
1 S0 {; \0 D, w0 g4 X4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
* c: ?% G6 p8 G+ ~4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
) m8 d o9 ?# O4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
# N' l) `5 m. s* E( k$ v* `4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
8 p3 |# p/ P' f7 H; q4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)& ^+ _/ a6 g& Y% [. c0 b
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)) I9 s. k E" Z9 `
4-12 缺失值填充 (24:39)
5 V2 h% V W3 Y. I( w, i3 h% }8 z( a8 f4 j6 p: Q: @1 Z, L1 z/ y
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理) q8 e. d( G- ^9 [2 s, F; ]* c
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
0 X. N0 K2 h4 e5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)0 [. l$ `4 @& y" h, y+ H
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)6 F N" p5 a9 n- @
" C! H4 G$ ?8 i2 Q0 n% Y
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建$ L* t2 \ e0 L! b4 A( k# o c
6-1 本章重点难点提点& s* P+ C0 W5 p+ G2 T$ F+ S
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)/ E8 B2 j2 d: s, t& W/ [1 ?
6-3 开发环境搭建 (19:13)7 e$ f+ Y3 i; C4 ]) q. R
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)9 M! C7 W& z- }+ ~1 w t- ?
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )7 r1 |( O) H, i% X6 [6 c
4 ?. |) V) H# W8 l5 k第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
9 r, m( G, x3 R& u7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08), w9 |% H" g0 N- c
7-2 用户访问页面实现 (11:48)
7 E# D+ R0 t$ Q# `5 ~ W8 B7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)9 V, X# J( ^2 e5 l
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
: w, `9 H4 ?) h, H2 E; h% S1 B: i5 ~3 e! ?4 B5 {' ?6 o
第8章 推荐系统搭建——数据层3 w! F: N( }2 O6 g5 r5 p
8-1 数据上报（上） (18:07)
5 w2 X- X# _* x% h; R8-2 数据上报（下） (13:57)
. q2 V! S& K0 C9 `8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
0 E# J3 c5 }2 p f2 e8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
1 B) M i$ k7 U, ^0 _* ]6 y6 v8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
7 P! D/ S5 Z0 |3 k" P8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
9 _( _) e3 [; a. J
- [/ s( S, G! s. q+ d第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
8 Y' a( g! {# l. Z9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)- A( }% J; a ~6 A1 k O( V& c
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
# q6 @& ~* W( S6 l8 r1 m& f9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)* O, H$ u5 |: T3 ?
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11); s' a% ^" H) h
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
) g( V. Q1 A# c8 `9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)+ R4 o; Q* [2 o! |; {; o+ R
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
b/ w% y# q k3 Y% v9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
5 S) A% H* F& c9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)4 b8 P* c: D/ {9 S4 u
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
8 D; e& H' a: d0 H- _9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
8 [& L) g ^* d) K& l% A$ v
+ l# N `! q1 c+ e) e7 h. X* I第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
# _, m6 _9 K2 h/ n2 d) T3 ^10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
& z$ x1 F5 j; e" n$ b+ ?* g10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)7 _% V7 z d5 `' H# z V* J
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
; b5 _0 y" M' l V
7 Y |* O( _& V& y& Q第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
& r3 r7 U1 k5 L# o: n2 F11-1 AB Test (05:12)
0 q$ b* o8 Z3 s! n( t; u. I' K* O11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
+ L) o9 N( r8 B w. K11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)1 n" _- U& b" \8 J/ t9 C, k
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
4 @) M8 j$ l8 G+ X& n11-5 常用评测指标 (05:37)
# ^' d. x4 l9 e& ]: C- z% O: Z/ Q @: l0 y B& z+ X
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法0 ^: p3 B" j' N# H3 q- S8 |
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17) V2 c- e \/ r1 X, [! Y
12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)+ s5 S: a! w# q, i- [% `5 }
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
% }" `- ], R5 q) ?% i; R1 g" T12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
9 C- t# R3 ~- U! b" P" g0 Q12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)" k0 h* v& B# \$ Z1 }# h z& O6 J5 v
0 L( Z4 ^; L8 g( O$ ~# Q5 ?, S5 H第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法+ u* g9 a7 h0 M- v7 x* `
13-1 RBM神经网络 (06:02)
3 F) m/ s/ f! z# _' }4 G* V13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)7 D" B m4 e& \/ }7 R) X
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)& a& Y- j, N; O' j
/ h0 J* _2 ]: G7 ~$ r' U2 Y* t6 S. l
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法$ K! r7 O9 U9 F/ X3 s: A, v
14-1 文本向量化 (09:54)- m* U& b0 m+ d
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
1 F' Z- F) k0 J& v! p2 O14-3 课程总结 (12:01)
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