7 Y, c) j* ]( K" k, [" K$ ^' t* t
+ {( F. ?% f( d Q〖课程介绍〗& ~$ {( F9 t9 J1 D
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。. S# b! ]. Q9 z/ L, g
; ?5 ], V# H& a* ~
〖课程目录〗 P5 `7 v3 E+ U; J
第1章 课程介绍与学习指南 试看
# ~! s' S2 O" Z5 p1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
, k7 \" L( @( |) F( \1-2 怎么更好的使用慕课平台
2 N' D0 m% |7 K/ b1-3 你真的会问问题吗？
' C1 r2 p; H y% G5 T# _
$ i, N1 k m) d7 A1 \* b1 P第2章 了解推荐系统的生态 试看
3 \1 s) u" U4 g9 c4 u9 f" B1 M2-1 本章重难点提点. }& `5 m: D& O: Z. u4 m8 p! L9 ] j
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
4 n7 D: ?% S* J7 ]4 g2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
+ T& D7 h7 C3 P. r2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)( f6 ]( ^3 R8 S3 |* i! p x
2-5 推荐系统效果评测 (17:55)# B' v$ s, x' p. A" s
: g$ A+ \3 H3 p: |4 b/ w; E第3章 给学习算法打基础 试看
. e J5 [' q" h$ z6 X( l1 V$ P3-1 本章重点难点提点6 m1 C; S2 n3 C
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看' r3 C% U1 l* Q# m
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
Q8 ^7 D2 O2 t. K
0 O# w, P4 i& `) ^% u. ?第4章 详解协同过滤推荐算法原理
9 ]3 m( n! E0 Z4 {% C4-1 本章重点难点提点6 B1 F: _$ z9 K/ T& L
4-2 本章作业 (04:17)
5 C2 ]- H0 L9 L4 y. T/ d5 x6 \! ~- o" h4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)# m' x% f7 C3 i6 ~+ U) V- O1 G& \
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)
$ X5 A9 i C4 o4 h$ J4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)
: S! z d; O J, K0 g9 W% L% J4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)) P" ^% P d& V! }, G
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
8 Z; a( f# a# s% u4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)' L. k7 V$ O& o B
4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
8 B7 x9 j9 D* Y# v5 Y- }1 x3 s& M4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)5 ^" {3 H0 v# `3 G8 y- ]
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)5 W' G0 v6 }8 Y
4-12 缺失值填充 (24:39)/ ~4 x0 P% P G
- c4 N/ z3 ? Z' k% w) s1 F3 A: u第5章 Spark内置推荐算法ALS原理 J3 U0 w. k, _' h/ j4 v1 `1 M
5-1 ALS 算法原理 (05:52)
$ I$ e+ L/ z1 A) f8 M5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)7 N) u: H" I) I' x
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)7 y5 G9 F8 I e& M5 u
) z; ], J _) h5 }- ]第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
0 I+ B, r: J) u8 M0 c, }6-1 本章重点难点提点
5 }6 j; X2 s u& S7 @6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
9 D; j# {* C0 z( O$ m6 I6-3 开发环境搭建 (19:13)
+ O6 J: Z& B7 x3 Y8 W8 W6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)
2 [# p8 D u2 b8 w) U6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )3 X8 i9 @$ g# a; U
/ O9 X. s N0 }8 H5 f# k
第7章 推荐系统搭建——UI界面模块* o/ M) h: T. x: ~/ n" z/ p/ N
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)7 S7 X& ]$ r3 P K+ m* ] S; _
7-2 用户访问页面实现 (11:48)4 v% O) W* e+ _+ ?4 H4 t, ^# P
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)# L/ l i J1 Y/ @2 ^% s d
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
: ^1 h' ?( @ X1 T
6 v: L2 n! u. k" S3 X$ }% P第8章 推荐系统搭建——数据层. X6 f3 h: H, K: Y* W6 ]. z
8-1 数据上报（上） (18:07)
' M7 v, C% f! ^( ~8-2 数据上报（下） (13:57)
! V. Q; h3 @% [" v0 O* g; Q8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
# i9 y w0 D+ c5 Q/ g3 j8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
# j) t5 s4 G$ G3 j& Q6 V8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)3 c+ T6 e$ p ]' g7 t+ r7 ?/ Q1 j
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30) g# F# i- V! j: O
- t1 P5 ]- q: Z! |* G: y第9章 推荐系统搭建——推荐引擎: n3 v5 c8 ]" R& f9 b
9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
( T3 c; ?: a, \3 i3 }8 F. k9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20), ]" m' D+ J" K7 o6 Q9 K* F
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57). f1 J1 D, Y3 @
9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
& e0 N" J. A/ U1 s9 _5 ?0 m! q9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55), Y0 \$ J) }+ g7 @7 f% ]" x
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)) Z* _( D: j4 O. N
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
0 K" V+ N7 a0 S; t& q9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04). R) [3 F6 Q8 D+ S+ Q
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
# I! i( Q' {) c8 ~' d9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06), X" G! Q2 [, x3 U- L
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)# y% t/ h" _7 c' f& `' K' F
/ C* |9 E5 n6 H, m' V
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储* f8 E7 b: J1 F) @7 n0 j
10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23); G7 |3 b+ g) n* Q
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17); A; ?, O" j( X- [* O3 J+ `; M0 R
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)& N% U9 X6 f0 n. B% C: L
5 q% y" Q! P8 E, g' e3 n* e, M" o
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
; J( B/ v) ]5 m, d9 N0 [0 F11-1 AB Test (05:12)
, v) ?- ], A0 m4 f: T: A11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
3 q: h9 ^ G9 i( c4 s `11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)2 H. M) k- Z0 F! V1 [2 Q, |
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
+ z8 }4 w/ h3 x: i) H7 g& S11-5 常用评测指标 (05:37). e- Q7 r! a1 O; |
- Y7 P3 h4 f! Q" j第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
2 u8 j, M+ u7 }5 x; \( W7 p12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
/ L: D+ C$ ~5 f9 {12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)+ I& n- j: D3 y7 F6 c& H
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)5 ~# Q2 D1 b# _# B; f1 r
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)* b% H% \4 Y, k( q- d
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
! q, k' \& \+ V. r! s2 D
% v6 q) O& T" Z1 S+ y第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法8 {, U: X1 N5 m- n
13-1 RBM神经网络 (06:02)
* \5 j8 N) D) a( b- V+ O( ~1 g13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)5 u5 W: Q/ t K8 g4 Y8 j% |
13-3 RNN循环神经网络 (11:34); y: i+ ^ a6 j( V5 u9 H. R
0 T/ `) B7 C O% H) U( A第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法
, f# Z; T, o5 u14-1 文本向量化 (09:54)/ B w: g+ E+ q- H
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)
0 L$ v0 a; M' k$ j0 r+ _' C1 J14-3 课程总结 (12:01)0 r$ r) z& N4 ?% ]% ~5 f
; G; U, y) W9 Y7 _
〖下载地址〗. _4 J: F) L: ` h$ x
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