8 R) z! @6 T) r) ~1 Q3 T
4 n9 L. y# j) F5 L, l7 T, u0 a〖课程介绍〗: N8 b, V1 i# X) o" ]/ C b L
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。 u. m6 X* J' |$ h8 d" B+ K! _( F
% c! A+ \9 }0 o0 T〖课程目录〗
. z+ R' [6 i. y/ k第1章 课程介绍与学习指南 试看- }" J* }, r1 k3 R
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看5 _) N/ D; Q2 \6 C+ ?3 b
1-2 怎么更好的使用慕课平台
5 ?0 [, s" P8 ^! t9 @9 i2 r1-3 你真的会问问题吗？: P3 s8 Y+ T" D6 a! Y/ w( P" {1 |
4 l0 e( m4 R: y3 X
第2章 了解推荐系统的生态 试看) Y' E9 y7 }) w$ w) r" ^( u
2-1 本章重难点提点 ?5 _1 X$ m5 b9 w, u% `; p, ]
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看( Q: e- D+ {; o9 x1 R6 U5 M
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
3 w3 Q- r2 j+ t- V9 H2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
& ~! K! A( T, N7 N8 \3 E, ?$ M2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
* K# H" }0 u0 h2 C9 H
. Y. r- q% W) u; Q第3章 给学习算法打基础 试看, O8 x# T: ^0 ]$ z3 ^0 k J* Z+ H
3-1 本章重点难点提点. l! ?7 B" ]8 S6 g% h0 f( J- I# C
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看
3 [( B& @1 t: S0 a: ~3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
- B9 K1 x a5 [
& u8 S- d: i6 D8 L9 K. y% ~第4章 详解协同过滤推荐算法原理9 U6 t# P$ x- [. t' V# ?, s) s7 j4 F
4-1 本章重点难点提点+ k/ `2 ]. V7 E2 p4 Q5 H
4-2 本章作业 (04:17)- f( Y+ ] j. E3 B# J4 _
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
( I5 O4 g/ L! W( ~. o0 F4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
Z v7 k B; Q9 s7 _1 ]& n% V# t4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)6 h! i+ O. D0 G" l; F, @! J6 N3 |
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
4 m. Z+ X! g! \4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
5 ]3 V& m8 |- M9 {( J4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
! X/ I/ |1 ]9 V9 i* @1 u3 F: t4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
: h7 Z7 C$ C% Z: [+ L$ ]0 V4 l. o4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)+ V6 A; |3 m* H( }; a
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
7 W }7 ?7 a5 B/ X# J) I4-12 缺失值填充 (24:39)
3 P) M7 `- u% H' b4 Q! e2 W3 ]9 ^4 r4 A) w5 @2 b. z* A
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理/ Q+ r' \( {9 N' C+ ^
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
; |6 u z# E: C9 v+ u5 H5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
+ K- l/ ?0 x3 a/ T4 ?4 T. Y ]5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)$ I0 S) q/ L3 i+ u1 ]. v
; D: N; ]4 j7 ]3 L: g2 i2 H( f/ D
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建# q$ R; L: t- N- ^* A8 o
6-1 本章重点难点提点
5 A9 n% ]$ `5 i- S0 d3 F2 v8 J6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
0 t" u1 S) I7 b! _1 p6-3 开发环境搭建 (19:13)2 x- r. U ?% h& H0 ^ k
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)1 K8 u6 v' o% o% Z4 W( v
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )' V, @0 s& D* S( f1 w
\& q7 Q3 g- N; U* \
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块( I4 a' V" _% q
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
( }' B& h) p6 `/ }" J* S7-2 用户访问页面实现 (11:48). N7 y) \, b5 U6 d, E6 q
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
" C8 W! Z2 e( F7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)! U8 H% X$ m7 @; u
O A- V2 k7 ]) C
第8章 推荐系统搭建——数据层4 c+ d; D7 r4 H+ T% m
8-1 数据上报（上） (18:07)' q; W4 a1 d2 j& }3 G$ e4 W
8-2 数据上报（下） (13:57)+ C* V4 U3 A% j# }/ z$ ]
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)' ^% x7 W; \& f3 K$ i! K# E0 P
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)9 X: I& I* l* t" D" Y. E
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
* k: ~( R) E1 Q7 Z% |. G- S8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30). E" x5 r# C2 k d/ ]$ L3 W1 `
$ c+ m( K. x# P, h/ C9 f' Q. S3 D8 P第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
1 j3 ]* I. S- E" N, {9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)7 r' t; P, {% ^
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)/ w# z" m9 A# s+ s U9 C" i
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)0 ^$ O; }- s V; A2 ~9 `; M8 c
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
$ b: z" U0 ]: q4 X9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
' J6 z/ V% O5 Y8 a9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
9 w' B) ?1 f& b4 V- a4 j1 r* ]& o9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)( F) g0 J. u r+ S
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
8 P9 _! I+ |3 o/ l$ [ X/ z, d9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)& @7 Y7 q# r2 D/ Y6 C
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)0 _" e( i" U$ \0 _0 W! b' G
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)6 C/ h. B1 l6 r, N1 G B% p7 h g2 }
( l# A" z+ C, d6 W- ]% n- R
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
4 i1 G _* Z. N0 l! J) ^( k% ~10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)' o. j2 o. l7 I1 Z8 j3 [
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17) u* W$ p9 Z) n/ c+ n4 f/ O) i/ m
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43) S' [0 s) ^! v9 s8 d
, ]% x$ H3 l1 s1 B. Z4 g
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
: U0 @4 M/ \/ x& A, a11-1 AB Test (05:12)
) q* z3 G( C7 Z( Z2 F' ~; g; h4 {11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
2 K3 V/ f: t' T11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)8 P5 G( F4 z4 b+ @0 r' k9 l" P& \
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)+ [- T# V# v' _! g: P) B
11-5 常用评测指标 (05:37)
7 M9 O) p( f3 ^: p. d- P" d# I% R. {! E) o6 U
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
) J( }* g) K" s/ v0 E5 Z12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
; ^; n) v, R2 t: ?- A" K12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)% j3 @; V( h$ r$ H( w# N
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
# I; }( p' }" B9 N0 i2 }12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
( k' s- a r j s+ i# `12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)) c( \6 j$ A/ G3 ?5 e( ~8 j2 H
$ E2 E b8 P$ M( u: w
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法
( k5 }6 u+ q1 a& D13-1 RBM神经网络 (06:02)4 d7 g* Y5 M5 w6 [+ [
13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
; v$ ~0 \+ A1 }" V13-3 RNN循环神经网络 (11:34)( C) y7 [; @% `. M; w6 R
5 M4 ~6 ^- ~) u' b- O4 P5 p" U第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
: o( F. e! y; O% [14-1 文本向量化 (09:54)" t" n! g1 M. [$ S6 \: H
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)) `! B. B! f. v& n& g5 }
14-3 课程总结 (12:01), O4 {% u% a& [! Q6 t' v$ k' D
1 \) l4 r- t- i: U9 N2 }9 r〖下载地址〗" M9 W' ~5 F5 F6 h W; V
/ e$ c; U9 w0 X
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