8 f K: I( H; n/ O7 @, ?; F ]3 N5 t f* z
〖课程介绍〗
+ X' B3 m9 |, z: t$ _+ M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。
0 g4 n+ [6 W, E5 _8 H; a4 ?. F$ N0 Z# e4 n
〖课程目录〗
3 r0 `, d5 S4 \9 N# f/ b( K第1章 课程介绍与学习指南 试看
1 j D" p9 r8 M% H9 r1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看1 v/ s& c2 `/ z& l" h- L
1-2 怎么更好的使用慕课平台
: D* ~. I V6 h- w/ g. V1-3 你真的会问问题吗？
+ Q# D. o" G$ V* c3 y0 I0 g1 ]3 p5 y. _9 n0 \
第2章 了解推荐系统的生态 试看
' M J, j( c; p( G9 _9 p* v2-1 本章重难点提点; b7 }6 H! l ~5 v# S+ O
2-2 推荐系统的关键元素和思维模式 (11:49)试看- w1 j; V; e* J9 O! l0 v
2-3 推荐算法的主要分类 (14:07)
3 _5 S7 y; E# d6 T, R" o ^! r: s2-4 推荐系统常见的问题 (09:05)
& T K+ @5 {9 w+ K% X+ M: O2-5 推荐系统效果评测 (17:55)
j, R- X8 N! o: b
7 | W/ B- M8 [9 m3 ?8 \, `第3章 给学习算法打基础 试看
& ]$ L6 ~+ x. z( D4 Y2 a3-1 本章重点难点提点5 i# O& L1 H- V: o z
3-2 推荐系统涉及的数学知识 (11:25)试看# N1 y1 M9 h8 u
3-3 推荐系统涉及的概率统计知识 (17:58)
0 t! o5 ?6 v1 a$ `! g' Z3 P5 x
: s6 [8 ]& M9 m3 G4 v7 z' H. n9 J第4章 详解协同过滤推荐算法原理
* g# ^! ~5 V8 ] G, x4-1 本章重点难点提点7 [; K0 `' y1 n
4-2 本章作业 (04:17)
( a3 m8 C. K' ~" D) g4-3 协同过滤的数学知识：最小二乘法 (15:01)
1 a# C C. P! i6 _2 T4 s# W8 H7 |& H4-4 协同过滤的数学知识：梯度下降法 (23:55)+ p& t7 d* {9 L6 a+ n
4-5 协同过滤的数学知识：余弦相似度 (14:09)" B* q; \& b( r
4-6 什么是user-based的协同过滤 (15:26)
' m7 R0 f! N% b2 S6 }9 H) S4 A4-7 基于Spark实现user-based协同过滤 (14:12)
; u* e6 V+ i- y5 _& N6 s5 ~4-8 什么是item-based协同过滤 (16:32)
3 V o5 @. D# v5 ^9 z! i9 p4-9 基于Spark实现item-based协同过滤 (13:03)
5 |- `2 ?; a% U7 q& G4-10 基于模型的协同过滤 (04:49) o5 E, L( I+ @' N: k$ a" K/ I
4-11 基于矩阵分解模型的两种算法：SVD和PMF (18:49)
3 G) _3 \; d1 Q, ]+ B4-12 缺失值填充 (24:39)
# x. x8 {8 O6 X
, O$ O. @9 d0 y第5章 Spark内置推荐算法ALS原理
& G3 }5 e7 M' g @5-1 ALS 算法原理 (05:52)% I: a! Z2 j4 i8 D1 E
5-2 ALS 算法在Spark上的实现 (18:51)
]- w' C5 v& x; ?6 E% A. m+ h1 |/ r1 U5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析 (11:28)
' X9 B- f8 p1 q9 S$ r/ a' e; k) p$ o6 {6 Z% u" x* f
第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建
0 z! b5 K2 [4 |% \( m: J+ O6-1 本章重点难点提点
) J2 U$ k" A1 n6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计 (04:43)
# i6 Y7 K7 U- v# X4 Z6-3 开发环境搭建 (19:13)' c* Z4 I5 h' B- w% h/ ]
6-4 环境问题 工具问题 版本问题 (05:44)0 o& B; f+ m* j* g, Z
6-5 【实操手册】环境搭建文档 ( 完善版 )
* l. s% w/ j% c8 J
# \: }& ~; }0 y第7章 推荐系统搭建——UI界面模块
. _9 `4 t2 u7 p& h5 a7-1 VUE+ElementUI简单入门 (14:08)
0 |# C3 i) j$ t0 P! ]3 V7-2 用户访问页面实现 (11:48)
+ I! f/ \3 z2 l$ A: F7-3 AB Test 控制台页面（上） (13:24)# Z3 [: g2 Z- o: z" \, V" U
7-4 AB Test 控制台页面（下） (13:23)
! ]$ \# `* S2 X0 J0 y+ O8 n- F t3 e" H' `: a) f$ X
第8章 推荐系统搭建——数据层
, w0 V- T/ [5 ]% p+ Y* A8-1 数据上报（上） (18:07)! l4 E5 {# ]( F, G9 w
8-2 数据上报（下） (13:57)
% l" g! l6 h. C: s2 m9 o8-3 日志清洗和格式化数据（上） (17:13)
& b; P: W# Z8 f8-4 日志清洗和格式化数据（中） (15:28)6 w7 ~4 S7 h& I' }, N7 @- Y7 J% W: _
8-5 日志清洗和格式化数据（下） (15:07)$ v& Z- e3 l9 p/ ?2 {
8-6 分析用户行为和商品属性 (07:30)
$ B4 _, V3 Z' n: L2 U8 i" C( b+ N4 a0 e2 i
第9章 推荐系统搭建——推荐引擎
9 e! u& R' k3 m) z4 J" W9-1 基于用户行为构建评分矩阵 (09:52)
8 a. {- d" y n/ K% p0 P9-2 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（上） (22:20)
: D* v* ^$ U2 R# X9-3 离线推荐：基于用户角度召回策略筛选候选集（下） (21:57)
* @7 m6 S: p& u8 W9-4 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（上） (23:11)
* w1 J: Y' a8 u3 e) O4 t3 _! _* |9-5 离线推荐：基于物品角度召回策略筛选候选集（下） (21:55)( n- z* h# {0 Y+ |2 R# l
9-6 离线推荐：写特征向量到HBase (07:13)
$ Y) x5 Y, O. S3 h9-7 离线推荐：基于模型的排序 (12:22)
) p% ~# x. W; E: y9-8 实时推荐：Storm解析用户行为 (17:04)
2 j- X+ q, t! W: B9-9 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-原理 (13:33)* ]# I! S: K9 N, t S. ]3 O7 h
9-10 实时推荐：通过FTRL更新特征权重-代码实现 (26:06)* O h5 p/ H w" N5 o
9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理 (12:07)
/ y2 G* h0 s& B& E# E5 B b& F
第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储
3 E' o4 ?+ D7 l2 \10-1 数仓ODS和DWD层搭建 (09:23)5 G3 ~$ s) ~* |! ~8 Q) q0 v% M
10-2 搭建用户行为日志数据仓库 (10:17)2 Y6 J0 |8 y8 z/ m+ k" H+ T0 F8 p- L1 R+ `
10-3 利用外部分区表存储用户行为 (09:43)% o; m+ `, |% ]/ z0 r1 Z
, a4 `" W$ Z' } @0 S& d; A
第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块
- N: ]4 t% {" D9 n11-1 AB Test (05:12)
$ B, Y7 V0 F' `- y0 B w11-2 AB Test的分流管理 (06:26)1 `0 l) r# r8 o" u2 }* V
11-3 搭建AB Test 实验控制台（上） (18:01)
! y' x6 T6 P6 @$ z) ]. i7 i) p. N, C11-4 搭建AB Test 实验控制台（下） (11:57)
, d! C2 p. Z2 t! Z11-5 常用评测指标 (05:37)+ w+ a# y! V! L6 c+ n
/ v' L1 b* p# D& Z; [ X第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法
# f! R& x3 t8 ?5 v7 J# ?+ a# q12-1 基于Apriori的关联算法 (07:17)
3 s1 M6 k# t6 U& N12-2 基于Spark实现Apriori算法（上） (18:24)3 s. e! {3 w& a* G0 b1 n
12-3 基于Spark实现Apriori算法（下） (21:52)
# m x o: Z- @% i12-4 基于FP-Growth的关联算法 (13:09). G- E7 Z# H% Q7 N7 D
12-5 基于Spark实现FP-Growth算法 (13:26)- E+ x& m' p9 d3 i- i. `
( S' {7 @- ^' F2 v9 F- G6 e
第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法/ Q% O k3 P, q0 `
13-1 RBM神经网络 (06:02)
2 N0 H5 |/ D8 ^13-2 CNN卷积神经网络 (08:41)7 ]8 T9 Z# E5 s
13-3 RNN循环神经网络 (11:34)" L) J2 J" ]6 Z! e2 D: n
; f4 s" I7 `4 l: j `7 s& t. n
第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法3 H! N7 g+ r( w: o' d& S% o
14-1 文本向量化 (09:54)) @, q: [ _" D6 A* k
14-2 基于Spark实现TF-IDF (16:29) u4 c- m/ J5 [% E" S
14-3 课程总结 (12:01)
6 ?6 z$ u5 t# C/ F& ~* m
! m: D0 y3 m+ Y) n〖下载地址〗
1 c. U; F0 d7 `. [/ C7 B5 }
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