+ i; C; ~( A. `! h/ ~! R% o' s" p& E0 F) }$ K* r l- H2 x$ j, v0 H- K V
〖课程介绍〗
$ @5 h4 |! X- s3 e0 A9 m9 b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* y) X h4 ~' L1 _2 V
/ y1 ~ [! M3 [/ {% R6 F2 H$ v〖课程目录〗. M/ Z G3 p2 r9 _6 s
第1章 课程介绍与学习指南 试看' r( {/ s/ H. {$ n! q
1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看
9 s1 d. N/ v$ Z2 B5 Z4 L5 ?- d1-2 怎么更好的使用慕课平台
- v0 [6 B- }( s/ a: l$ ~$ c1-3 你真的会问问题吗？1 v" L* J! ^( d: }$ i2 M
2 V3 [; S5 h& M第2章 了解推荐系统的生态 试看
+ Z- i, `4 M% C/ o `% c+ P: e2-1 本章重难点提点" D& |$ `8 K* r# w
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看" ?/ s6 O# S( |
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
$ U% e3 @# h0 E. v& V2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
) c: _) ?: H m2-5 推荐系统效果评测 (17:55) v, S( I. r }' l% n* B2 b
; s3 }: r* z7 [6 W1 Z. z) I
第3章 给学习算法打基础 试看$ e z8 f) d- u9 E5 s" D9 T% C
3-1 本章重点难点提点
: F, s; n! Q$ P9 H: `! x# A+ {3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看+ a" J0 a0 Y3 G9 b0 H, I( Y
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
3 d0 w$ K% O, X7 \- s4 @7 A" m; Z3 _
) X! y7 B+ X$ t" u5 Y第4章 详解协同过滤推荐算法原理
$ V- Y/ m1 B; l7 |$ B4-1 本章重点难点提点; W. C& C0 \7 t" o; a" U6 D
4-2 本章作业 (04:17)( a& L$ U$ V# v, e: o
4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
9 s# C! _0 n5 E8 q+ K4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)' |) [+ ~: K3 o6 v. E) B3 m% k
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)4 m: R$ Y0 r# q0 a
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)2 L8 @ u2 X9 f5 x9 N* t8 z
4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
# Y$ b) F* ]2 j i( H+ s4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
% ]8 L$ a% T6 H4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
& q8 ?7 o, C$ t; N( U% X9 H9 ]# `4-10 基于模型的协同过滤 (04:49)% K/ M; n2 t+ j9 R" X
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
; P; v7 B# p" u0 ]" o4-12 缺失值填充 (24:39)
5 o1 j; G/ P# c2 P( \9 g/ G: {/ h/ f4 P- L9 v' o. C ~7 I
第5章 Spark内置推荐算法ALS原理5 J* w/ F) @2 b4 ?4 E3 O
5-1 ALS 算法原理 (05:52)4 g$ W3 ~: Y) M7 T1 N
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
4 Q+ s$ S1 H } t% t4 b$ v5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
7 x1 J0 d$ V0 b7 w% K H
7 N$ v1 i8 g( ]" x2 ^第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建' s- I* ?' _, n J! W% n
6-1 本章重点难点提点
4 T8 p4 ?- f/ D1 c3 T! }, E6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43) W) _6 G$ F" x& o" k! X
6-3 开发环境搭建 (19:13)
% s' j! t6 [* u7 a/ l6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44): q/ }* R! o6 Y5 [
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 ), w, _( h+ ]- r4 W! H0 t5 p
3 u' n4 {, U/ o% m第7章 推荐系统搭建——UI界面模块6 D# f0 F V2 D7 |2 D/ P3 w
7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)8 ^) L7 c" ], g. t9 Y
7-2 用户访问页面实现 (11:48)& @8 ^7 r( u1 d- j3 m0 F3 u) p
7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)
0 K$ c) D: ]: c1 `7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
" A' `, g0 d L7 K0 x
9 r: Q6 H9 [' e) O- V1 o5 L第8章 推荐系统搭建——数据层1 `: G n7 x0 H8 R0 @- O7 n
8-1 数据上报（上） (18:07)
7 r) N8 _- L9 g/ s3 U8-2 数据上报（下） (13:57)# B) t. Q7 \7 F. w! D2 C
8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
) ]( A& t! K1 w: v8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)
/ _+ \1 p `( D [+ D! [( n8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)
9 _1 M! X7 Z1 [6 X2 C8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)1 X Z+ K0 W5 S7 [0 ` V
7 W/ [ H' V! L' R第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
0 B, [1 n% l7 o4 d9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)/ R+ Q a; M1 k
9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)3 k, k) `) M- x% F- y( P
9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
% N! X( R {$ l1 P2 l9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)$ O6 l; y' {! P% e- N
9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)
' E! O( T. k9 s$ x( r, {9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)! U9 a; v; ~7 F5 Q
9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)2 b+ _( Z1 x/ H
9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
* D& O" [& z: h/ ?9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)$ w* L( W t; A) _/ p2 j+ @
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)
% w7 N# C7 J" |$ r$ ]6 X9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
; g, u+ b6 |( \4 ^ l' r4 Y
4 }0 d2 U% p2 m' d# i第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
- u$ G. A( o5 O+ u10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)
: a4 t; P$ v& I10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)3 ?! _$ ^8 w# O+ y
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)
* p' W P. ~- {( P9 [- ]* x- W& ^0 e7 H1 k) C8 f, ?
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块" w; g5 S' r8 E
11-1 AB Test (05:12)9 W# C8 X. ?# Y# }2 f4 v+ {) I" H
11-2 AB Test的分流管理 (06:26): G- _! P# x1 x7 N5 \4 ]
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)& V: u/ e8 x% G8 P, v; C4 x
11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
$ l4 \2 o0 C8 S+ D, ~8 d% K( `1 ]& a11-5 常用评测指标 (05:37) k! d" ]9 y2 I8 W7 {/ O
; u4 \- r9 e0 v8 J
第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法# T9 I9 i @8 Z* m
12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
H) ~ ?% j8 I5 w7 N12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)
( j# q; L5 B4 ]3 b3 F7 v$ n12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)6 Y. S4 H4 I7 `* O6 @/ s
12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09): j& s8 }4 d0 {! ?6 M
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)
3 D6 P, z4 \/ D _, M% D$ R
/ x- D0 K( C) K, c第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法/ q- i5 U* v P% A
13-1 RBM神经网络 (06:02)
+ e% f6 V- q1 w6 G. V( M9 |5 ~13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)
' c7 R* T& @$ f5 U: `. F h13-3 RNN循环神经网络 (11:34)6 t8 n8 Y' \' V- \9 k# y
/ G& a' {+ C8 L5 ~
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法9 T; J8 q+ m6 p6 u
14-1 文本向量化 (09:54)# l/ y9 X6 K) p1 U* E% s& E- R9 J
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29)! a6 q! l9 H& j# m' G9 X- |
14-3 课程总结 (12:01)
7 U+ @! F/ |! B F; V; s, C* {2 D f) n" P' q
〖下载地址〗" R9 y" Z; o* p4 ]) l
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