) V D! s4 K/ C+ i z1 \2 i
5 z* u, e# F& V6 Z1 R' B% t1 Y
〖课程介绍〗
+ H& ^% T- A) A# X( ^: _3 q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。. y; c6 T* u8 h0 n& U& G9 o
/ {$ P! z2 b2 N2 T5 M0 c〖课程目录〗
6 v5 g! d' d/ w. P. b' A- m第1章 课程介绍与学习指南 试看
, l6 X ^4 v% }5 q1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
# g5 ]; @* o8 L) _1-2 怎么更好的使用慕课平台
( j3 }& N6 t9 ^1 p1-3 你真的会问问题吗？
1 T: \4 e |0 {6 n2 }& e6 o6 V" S+ ^% h; J# N: R
第2章 了解推荐系统的生态 试看
- f0 q& O4 H! J, X2-1 本章重难点提点
$ }* K9 y0 v1 a e2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看
8 }' R; F/ s8 M; a0 f! P5 _2-3 推荐算法的主要分类 (14:07). G0 F% Z8 h; e
2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
8 }8 j {1 t, ]' J2-5 推荐系统效果评测 (17:55): O8 d6 U+ ^/ v6 R* c* H! \* J2 ]
( ?9 T' [' p) V b z; c
第3章 给学习算法打基础 试看
9 K! u7 ]/ ^7 ]/ I' o+ u3-1 本章重点难点提点! w: L3 g' X( ] A6 m. @: T/ R
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看# \7 W: \. \3 |( \# @% J3 d7 y! K7 p
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)5 H; k7 S, i! [/ \" _, ?# |4 O
' V5 S3 r' S' |6 N! g( K( q M& W4 W第4章 详解协同过滤推荐算法原理
9 n: {4 D) w, s, [7 p7 b4-1 本章重点难点提点
0 q: D9 |+ G3 G( V3 R4-2 本章作业 (04:17), l4 |& z/ n5 v8 }+ h
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)! |" F+ `. b; g( R7 G7 Z5 X
4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)) Z- @- o4 [- X
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)$ }( c3 b5 `4 \% b; h0 @, { I5 W
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)* A& i9 ~$ Z: \$ g! s
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)7 o2 n! ]. z6 B) \) {
4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
, h& U& Q+ N* e6 @4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
( S* y4 Y2 W9 w7 l* Y4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)
. ]. X' w) n" q$ G4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)5 t8 Y* c0 A$ G2 T; }: N
4-12 缺失值填充 (24:39)* ^$ N! V; }: ]% H1 P. |4 _$ j
2 K- v5 Y. ]: U第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
! ~) r; q: t& p5-1 ALS 算法原理 (05:52)
7 c2 m6 n% T% E5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)6 a6 W: K* P2 K' s$ d, D
5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
3 \: ~' V- W' r
& n9 F& v D2 k* w$ x第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
: ? v9 g! {% s- }# U6-1 本章重点难点提点' ~% m% S# `, U& J6 Q' f" |; _2 l
6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
" J. h5 X6 q) [6-3 开发环境搭建 (19:13)
$ t8 v8 Q1 j: @0 ^2 F# O6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)$ A$ P: j+ U4 o* q6 D: i* @
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
& z' t- C R% X$ M2 o7 H
, A2 N& k& c! p% C1 h% f第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
! o. n: B$ V2 e; x7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
6 P H/ ~' `$ t2 \+ W9 i8 c7-2 用户访问页面实现 (11:48)
' I, b3 C, Q; f. x2 _% T7 m7 s; O6 H. M7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)9 @( z: p3 z: v, t" g; e8 {. E* }
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
5 @) j4 l5 n) L( L/ P5 K: [- u& H( S8 d3 j) x
第8章 推荐系统搭建——数据层5 E+ L. {& V L! l' v
8-1 数据上报（上） (18:07)
& X8 ~. X( t/ F* f# h& D8-2 数据上报（下） (13:57): g6 S; e/ g/ e4 D( N
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)8 w8 P2 t, R: k8 O2 D5 `- T+ M
8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)9 |% X w4 X" Y( j F O: ^3 @! r
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
+ Q. P( M: g3 c3 v* O1 D3 t8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
1 e) h& F9 f6 m& `$ g5 m
5 X" p- z0 c- N5 u# X0 c, \第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
- F: n* a) \6 H) ]7 ]' k9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)& O" B+ Q8 u7 \; z4 k; i
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
+ E. O& [: b2 v2 [9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
8 o6 }. }; _% S9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
! i; o$ p' f K* l5 f8 t6 |9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
7 v- l+ a5 a; |# W9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)8 P, W5 D" f$ h+ \8 J& |+ K
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)- \/ X# v6 s, E. y8 }/ r0 R3 p3 S
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)2 h- \8 F, u7 B' U# i/ a$ t
9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)
; E( |5 n/ _6 j9 D/ h. [; I9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)" _ x6 {+ _$ a7 V8 ?$ ~+ W
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07), z4 ~( f* O3 O7 O; n) C" Z
8 @0 R0 t* Z5 u) Y# ~: Q第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
" D! o1 Q# P& Y% z. _; ~10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
0 t" n* l+ n) ?: @- A' V10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)
) i9 ?9 {1 o. K1 Y2 n1 @8 c10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
3 _& u, E" [9 n. p+ d
+ |1 `- }. b z$ O7 @: h第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
- y' b' j3 v5 O7 H. {" N" }0 Z11-1 AB Test (05:12)( c8 A$ K) L5 @
11-2 AB Test的分流管理 (06:26)
1 g8 k9 W& Q" d7 r11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)- m9 H7 D0 n9 R5 ?) n/ Q5 h
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
; v' h- a- y* s0 _! g11-5 常用评测指标 (05:37)
- v) @' ]: p6 H' m8 ?/ g0 H4 y0 Y- ?
. j1 r: ?* [8 F- l第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法5 s" q5 j. D* a) q
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
! w7 A8 ]& F1 F12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
6 Q! R6 t9 k( M, t) A s$ y1 C12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)6 L% w/ ^5 M( T& _
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09)
8 B; y4 ^8 o7 Z. |1 k12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
6 W* l2 ~5 O. R3 @) e2 Z1 J
9 ~) [/ r- k! P% x* U+ J6 B第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法( ?& F$ [" i" ]0 {+ W( L2 ~
13-1 RBM神经网络 (06:02)
# Z1 u* D. {5 d" ]4 {13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)% m2 e1 M" h6 \' v% P C: q" q! C
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)
# v# s/ o! P) P7 C3 P& ~6 L, p% y4 C: K. V; c1 o
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法4 a5 M& Q5 R6 O s8 L
14-1 文本向量化 (09:54)$ f Q/ E* D7 m- \$ p
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)3 H2 X0 O1 T. ?2 Q. N5 S
14-3 课程总结 (12:01)
( \) q7 Z: q$ c7 p, J
! ?4 a* N# s6 ^& g3 i$ F3 G& ]〖下载地址〗 S( c( R" P. |# j
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